Siav S.p.A (SIAV) Fair Value & Analyse
Technology · IT · Marktkap. €24.7M
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Siav S.p.A (SIAV) notiert aktuell bei €2.60, während unser modellbasierter Fair Value bei €2.98 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 14.6% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Technology. Bull-Case: Notiert die Aktie unter unserer Schätzung, könnte sich bei bestätigten Fundamentaldaten Aufwärtspotenzial ergeben. Bär-Case: Ein scheinbar günstiger Kurs kann eine Value-Falle sein, wenn die Qualität schwach ist oder die Datenlage dünn ist (Evidenz: hoch).
Über das Unternehmen
Siav S.p.A. offers software solutions and IT services for enterprise content management industry. It also provides cloud solutions and outsourcing services for electronic document management, IT protocol, workflow management, electronic invoicing, and digital preservation. In addition, the company offers Archiflow, a document and process management software that allows users to manage documents and automate workflows; Siav.AI, an AI platform that turns documents into active business assets and Siav Connect, a modular platform for intelligent content, data, and process management. It serves public and private markets worldwide. The company was founded in 1989 and is based in Rubano, Italy. Siav S.p.A. operates as a subsidiary of Taco Holding S.R.L.
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Häufige Fragen
Ist Siav S.p.A (SIAV) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von SIAV?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von SIAV?
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.