S.R. Accord Ltd (SRAC) Fair Value & Analyse
Financial Services · Il · Marktkap. 742M ILA
Fair Value Stand: 26.06.2026
Analyse
S.R. Accord Ltd (SRAC) notiert aktuell bei 54.71 ILA, während unser modellbasierter Fair Value bei 89.44 ILA liegt — das entspricht einer Einschätzung von 63.5% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 94/100 (hohe Qualität), Sektor Financial Services. 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
S.R. Accord Ltd. provides non-bank credit solutions for businesses in Israel. The company offers real estate financing; financing for public companies; financing evaluation and construction; car financing and business growth; financing for infrastructure projects; business financing; and financing for small and medium-sized businesses. It also provides project performance guarantees; real estate financing funds; property lien; check discounting; checking for business; and credit and business credit line. The company was formerly known as Shrem Fudim Group Ltd. and changed its name to S.R. Accord Ltd. in December 2010. S.R. Accord Ltd. was incorporated in 1991 and is based in Ramla, Israel.
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Häufige Fragen
Ist S.R. Accord Ltd (SRAC) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von SRAC?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von SRAC?
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.