Основатель · StatGazer Technologies LLC

Евгений Азаров. Data, Risk & Research Advisory

Я подключаюсь к задачам там, где бизнесу, фонду или исследовательской команде нужен не «ещё один отчёт», а рабочая модель с чёткой логикой принятия решений, защитой перед руководством и аккуратной передачей в команду.

  • 20 лет частного преподавания эконометрики, статистики и квантитативных методов
  • Финансовая подготовка в NYU · PhD (2012)
  • Python, R, SQL, Excel, BI
  • NDA, KPI, передача кода и материалов
Обсудить задачу Написать на почту
1–2 дня

ответ на запрос, в рабочих днях

5–10 дней

типовой спринт, в рабочих днях

Модель · Отчёт · Код

состав итоговых материалов

Передача

код, документация и правила обновления переходят команде

Где подключаюсь

Четыре направления, где даю наибольший эффект

Формат работы зависит от контекста клиента, но цель одна: построить объяснимую модель решений, которую можно использовать внутри вашей команды без внешней зависимости.

Business

Прогнозирование и юнит-экономика

Спрос, ассортимент, маржа, cash-flow и сценарии для CEO, CFO, product и ops-команд.

Открыть сегмент
Finance

Модель рисков для фондов

VaR, Expected Shortfall, стресс-тестирование, факторные модели и отчётность для риск-комитета и руководства.

Открыть сегмент
Research

Эконометрика и воспроизводимые исследования

Дизайн исследования, модель, тесты, notebook, таблицы и подготовка к защите или review.

Открыть сегмент
Crypto

Крипто-аналитика и мониторинг

Wallet monitoring, entity mapping, behavioral scoring, alerts и due diligence для compliance.

Открыть сегмент

Стандарты работы

Как я снижаю риск для клиента до начала и в ходе проекта

Сильный advisory-проект начинается с правил. До старта фиксируются договорённости, а в процессе сохраняется прозрачность решений, данных и ответственности.

Правила работы

Что фиксируется до старта

  • NDA и контур информационной безопасности
  • scope, KPI и формат итогового состава поставки
  • собственность кода, моделей и документации
  • поэтапная схема оплаты и контрольные точки
Дисциплина выполнения

Что происходит в проекте

  • регулярные статус-встречи и прозрачный ход работ по этапам
  • явные допущения и ограничения моделей
  • промежуточные артефакты для валидации командой
  • передача с инструкциями и правилами обновления

«Если модель невозможно объяснить руководителю, комитету или исследовательскому супервизору, значит она не готова к рабочему использованию».

Евгений Азаров · Основатель StatGazer

Иллюстративные сценарии

Как выглядит результат: три иллюстративных сценария

Сценарии иллюстративные: построены на типовых задачах и синтетических данных, не являются клиентскими кейсами или трек-рекордом.

Business

Прогноз спроса для розницы

MAPE 12% → 2.7%

Снижение ошибки прогноза и сокращение замороженных запасов за счёт управляемого планирования спроса; цифры — иллюстративный вывод модели на синтетических данных.

Иллюстративный сценарий · Синтетические данные · Не клиентский кейс
Finance

Модель рисков для фонда

VaR · ES · Stress

Переход от ручной риск-отчётности к связке расчётов VaR/ES/стресс-тестов с отчётом, готовым для риск-комитета и LP.

Иллюстративный сценарий · Синтетические данные · Не клиентский кейс
Crypto

Мониторинг для комплаенса

Watchlists · Scoring · Alerts

On-chain-вотчлисты, скоринг и маршрутизация алертов для портфеля адресов и контрагентов.

Иллюстративный сценарий · Синтетические данные · Не клиентский кейс

Компетенции

Что подтверждает экспертизу: опыт, инструменты, методология

Рабочий результат требует не только технического стека, но и способности переводить сложную аналитику в управленческое решение, понятное бизнесу и руководству.

Профессиональный контур

20 лет

частного преподавания эконометрики, статистики и квантитативных методов: family offices, инвестиционные команды, исследователи

NYU

финансовая подготовка в New York University

PhD (2012)

академическая база: исследовательская методология и научная работа

4 трека

Business, Finance, Research, Crypto — единый подход к управляемости моделей и передаче результатов

Инструментарий

Python R SQL Stata pandas scikit-learn CatBoost LightGBM SARIMA PyMC / Stan VaR / ES Stress Testing Panel Data VAR / VECM Excel / VBA Tableau / BI

Сертификаты и публичный профиль: LinkedIn, Coursera, Яндекс Услуги. По запросу отправляю релевантные открытые примеры работ.

Процесс работы

Как идёт работа от первого сообщения до полноценной передачи

Управляемый поток из пяти шагов, который снижает риск срыва сроков и делает результат предсказуемым для обеих сторон.

01

Запрос

Вы присылаете контекст, цель и текущие ограничения по данным, срокам и аудитории.

02

План и KPI

В течение 1–2 рабочих дней фиксируем рабочий scope, KPI, данные и состав поставки.

03

Построение

Собираем модель и артефакты с промежуточной валидацией логики и качества.

04

Результат

Готовим результаты в формате, понятном бизнесу, комитету, LP или научному супервизору.

05

Передача

Передаём команде клиента код, документацию, правила обновления и права на результаты.

Если задача срочная, стартуем с короткой экспресс-диагностики и собираем минимальную рабочую модель, которая даёт быстрый управленческий эффект.

Обучение и консультации

Преподаю эконометрику и статистику — индивидуальные занятия и консультации. Подробнее об обучении →

Начать проект

Напишите задачу напрямую.
Ответ — в течение 1–2 рабочих дней.

Тип задачи, текущий процесс, где болит и какой дедлайн — этого достаточно для первого сообщения.

Обсудить задачу Написать на почту

NDA до передачи данных · границы работ, KPI и сроки фиксируются до старта · hello@statgazer.ru