Перейти к основному содержанию
Логотип Yostesbangw

Yostesbangw

Методы финансовой оценки

Команда экспертов по финансовой оценке

Мы объединили профессионалов с многолетним опытом работы в области оценочной деятельности и финансового анализа, чтобы создать уникальную образовательную платформу

Руководящая команда

Наши ведущие специалисты привносят в образовательный процесс реальный опыт работы с крупными корпорациями и инвестиционными фондами. Каждый из них прошел путь от аналитика до руководящих позиций в ведущих финансовых компаниях США.

Белла Раевская

Белла Раевская

Директор по оценочной деятельности

Белла руководит разработкой методологий оценки для различных классов активов. За 12 лет работы в Милуоки она участвовала в оценке более 800 компаний, включая технологические стартапы и промышленные предприятия Среднего Запада. Особое внимание уделяет практическому применению DCF-моделей в условиях высокой волатильности рынка.

DCF-моделирование Оценка стартапов Анализ рисков
Кира Межевич

Кира Межевич

Старший аналитик по стоимостному моделированию

Кира специализируется на сложных финансовых моделях для оценки интеллектуальной собственности и нематериальных активов. Работала консультантом по оценке в трех штатах, помогая компаниям определить справедливую стоимость патентов и торговых марок. Разработала упрощенную методику Relief-from-Royalty для малого бизнеса.

IP-оценка Royalty анализ Бизнес-модели

Наша история началась с простого вопроса

Почему финансовая оценка остается такой сложной для понимания? В 2022 году мы заметили, что даже опытные аналитики испытывают трудности с применением теоретических знаний на практике.

Мы решили создать платформу, где каждая концепция объясняется через реальные кейсы американских компаний. Наш подход основан на изучении конкретных сделок, состоявшихся в последние годы на рынке США.

Сегодня наши методики используют специалисты из 15 штатов, а наши выпускники работают в ведущих консалтинговых компаниях и инвестиционных фондах.

340+ Разобранных кейсов
15 Штатов США
89% Успешность применения
3.2 Года опыта платформы