KOINMO GmbH
AktivKOINMO GmbH, Wald (ZH), Unternehmensberatung. Eintrag im Handelsregister seit 2002 aktiv. Letzte Publikation: 16. Februar 2016. UID CHE-115.078.224.
Koinmo unterstützt Kunden bei der Beschaffung und Produktion in China und anderen asiatischen Märkten. Zu den Dienstleistungen gehören die Suche nach Lieferanten, Projektunterstützung und Qualitätskontrollen vor Ort.1
Handelsregister
- Aktuelle eingetragene Adresse
- Etzelstrasse 9, 8636 Wald ZH
- Status
- Aktiv
- Register zuletzt geprüft
- Letzte Registeränderung
- Aktienkapital
- CHF 20'000
- UID-Nummer
- CHE-115.078.224
- Eingetragen seit
- 2002
- Zweck
- Die Gesellschaft bezweckt Businessconsulting, Projektmanagement und Handel mit Waren aller Art. Die Gesellschaft kann Zweigniederlassungen und Tochtergesellschaften im In- und Ausland errichten und sich an anderen Unternehmen im In- und Ausland beteiligen sowie alle Geschäfte tätigen, die direkt oder indirekt mit ihrem Zweck in Zusammenhang stehen. Die Gesellschaft kann im In- und Ausland Grundeigentum erwerben, belasten, veräussern und verwalten. Sie kann auch Finanzierungen für eigene oder fremde Rechnung vornehmen sowie Garantien und Bürgschaften für Tochtergesellschaften und Dritte eingehen.
Eingetragene Führungspersonen und Zeichnungsberechtigte
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Chua, Kim Khim: Geschäftsführer, Gesellschafter, Einzelunterschrift
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Chua, Verena Esther: Gesellschafter, ohne Zeichnungsberechtigung
Handelsregister-Publikationen
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KOINMO GmbH, in Egg, CHE-115.078.224, Gesellschaft mit beschränkter Haftung (SHAB Nr. 185 vom 24.09.2009, S. 22, Publ. 5261980). Statutenänderung: 10.02.2016. Sitz neu: Wald ZH. Domizil neu: Etzelstrasse 9, 8636 Wald ZH. Eingetragene Personen neu oder mutierend: Chua, Kim Khim, von Neckertal, in Wald ZH, Gesellschafter und Geschäftsführer, mit Einzelunterschrift, mit 150 Stammanteilen zu je CHF 100.00 [bisher: in Egg]; Chua, Verena Esther, von Neckertal, in Wald ZH, Gesellschafterin, ohne Zeichnungsberechtigung, mit 50 Stammanteilen zu je CHF 100.00 [bisher: in Egg].
1 Diese Angabe wurde durch maschinelles Lernen geschätzt und kann Fehler enthalten.