Tecan Group (TECN) Fair Value & Analyse
Healthcare · CH · Marktkap. CHF 2.0B
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Tecan Group (TECN) notiert aktuell bei CHF 150.00, während unser modellbasierter Fair Value bei CHF 108.57 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 27.6% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Healthcare. 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: hoch).
Über das Unternehmen
Tecan Group AG provides laboratory instruments and solutions in biopharmaceuticals, forensics, and clinical diagnostics in Europe, North America, Asia, and internationally. It operates in two segments: Life Sciences Business and Partnering Business. The company offers liquid handling and automation, microplate readers and washers, software, consumables, sequencing reagents, immunoassays and antibodies, and Tecan Labwerx, an end-to-end automation solution. It also provides PARAMIT, a contract design and manufacturing service. Tecan Group AG has a strategic collaboration with NVIDIA Corporation to develop AI-enabled platform for data-driven laboratories to help discoveries and lab productivity. The company was founded in 1980 and is headquartered in Männedorf, Switzerland.
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Häufige Fragen
Ist Tecan Group (TECN) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von TECN?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von TECN?
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.