Оценка
28 декабря 2015

Дело № А16-1558/2017 о взыскании упущенной выгоды

Дело А16-1558/2017 о взыскании упущенной выгоды в размере 3 284 498,53 руб.

Эксперты:

  • Жарский Дмитрий Павлович 

Вопросы к экспертам: 

  • Какие объективно возможные доходы получила бы индивидуальный предприниматель Гинзбург Наталья Германовна от продажи (реализации) в период с 03.12.2015 по 27.12.2016 ювелирных изделий, украденных из магазина «Алмаз» 03.12.2015, поименованных как отсутствующие в актах инвентаризации товарно-материальных ценностей от 04.12.2015 №42 (изделия с бриллиантами и часы) и от 04.12.2015 №43 (изделия из золота), при обычных условиях гражданского оборота?

Результаты:

  • Экспертом был проведен расчёт упущенной выгоды и дан ответ на поставленный вопрос.
  • Лица, участвующие в деле, указали на качественное проведение экспертизы и отсутствие сомнений в обоснованности заключения эксперта. Объективные основания не доверять выводам, содержащимся в экспертном заключении от 25.04.2018 No 02-03/18/0312, у суда отсутствуют.
  • С учетом выводов проведенной судебной экспертизы, судом вынесено решение: Принять уменьшение истцом суммы иска до 535249,49 рубля и уточненное исковое заявление удовлетворить.
Все кейсы
Для получения консультации заполните форму
Заполняя форму, вы соглашаетесь на обработку персональных данных (ст. 9 ФЗ от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных»).
Подписка на рассылку

Хотите узнать больше об экспертизе, оценке и нашей работе?

Подпишитесь на выпуски наших писем.
Выходят три раза в месяц. Без спама
Подписаться на рассылку
Подпишитесь на нашу рассылку
Заполните форму
и мы вам перезвоним
Заполняя форму, вы соглашаетесь на обработку персональных данных (ст. 9 ФЗ от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных»).
Ваша заявка принята
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Ваша заявка принята
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Ваша заявка принята
Для получения консультации заполните форму
Заполняя форму, вы соглашаетесь на обработку персональных данных (ст. 9 ФЗ от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных»).