Beonic Limited (SFIIF) Fair Value & Analyse
Technology · US · Marktkap. $6.4M
Fair Value Stand: 26.06.2026
Analyse
Beonic Limited (SFIIF) notiert aktuell bei $0.0901, während unser modellbasierter Fair Value bei $0.0860 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 4.6% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Technology. Bär-Case: Da der Kurs über unserer Schätzung liegt, preist der Markt bereits hohe Erwartungen ein. Bull-Case: Eine überdurchschnittliche Qualität kann einen Aufpreis rechtfertigen — entscheidend bleibt der Einstiegskurs (Evidenz: niedrig).
Über das Unternehmen
Beonic Limited, together with its subsidiaries, provides data analytics services in the Asia Pacific, the Americas, Europe, the Middle East, and Africa. The company operates through its Beonic AI Platform that transforms physical spaces into responsive environments that adapt to evolving visitor needs. It also offers data, marketing, advertising, managed, and solution consulting services. The company provides its solutions to various industries, including airports, shopping centres, retail, education, cities and municipalities, hospitality, QSR, and stadiums and events. The company was formerly known as Skyfii Limited and changed its name to Beonic Limited in November 2023. Beonic Limited is based in Surry Hills, Australia.
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Häufige Fragen
Ist Beonic Limited (SFIIF) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von SFIIF?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von SFIIF?
Wie wir den Fair Value berechnen
Jedes Unternehmen wird durch einen Stapel unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens verschmolzen und nach der Datenqualität gewichtet werden. Eine separate Qualitäts-Ebene bewertet die Fundamentaldaten. Alle Eingaben sind real gemeldete Daten — nichts geschätzt.
Nur zu Bildungs- und Recherchezwecken · keine Anlageberatung · keine Kauf-/Verkaufsempfehlung. Modellbasierte Schätzungen sind keine Gewissheiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenqualität und Annahmen ab.