Über SariQuant
SariQuant Consulting verbindet empirische Forschungsmethodik, Ökonometrie und reproduzierbare Datenanalyse mit praktischer Erfahrung aus Finance, Analytics und unternehmerischen Projekten.
Für Forschungsprojekte, die methodisch nachvollziehbar sein müssen, und Datenprojekte, aus denen belastbare Erkenntnisse entstehen sollen.
Die Idee hinter SariQuant
Empirische Projekte scheitern selten an einem einzelnen statistischen Modell. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, Forschungsfrage, Literatur, Daten, Methodik, Code und Interpretation zu einem konsistenten Workflow zu verbinden.
SariQuant ist aus genau diesem Gedanken entstanden: wissenschaftliche Methodik mit reproduzierbarer Datenanalyse und einer strukturierten Arbeitsweise zu verbinden. Nicht als Black Box, sondern als nachvollziehbarer Research- und Analyseprozess.
Dabei verbindet SariQuant wissenschaftliche Research-Kompetenz mit praktischer Erfahrung aus Finance, Analytics und Unternehmensprojekten.
Unsere Mission
Eren Sarigül
Founder · SariQuant Consulting
SariQuant verfolgt die Mission, wissenschaftliche Sorgfalt und praktische Analyse konsequent zusammenzuführen. Eine gute Analyse beginnt nicht beim Modell, sondern bei einer klaren Fragestellung und einer belastbaren methodischen Logik.
Research, Datenaufbereitung, Ökonometrie, Code und Interpretation werden deshalb nicht als getrennte Einzelleistungen gedacht, sondern als zusammenhängender, reproduzierbarer Prozess.
Das Ziel sind Ergebnisse, deren Entstehung nachvollziehbar bleibt, verbunden mit einem Arbeitsprozess, der methodisches Verständnis und nachhaltigen Skill Transfer ermöglicht.
Research trifft Praxis
Die genannten Organisationen sind berufliche Stationen von Eren Sarigül. Sie sind keine Kunden, Partner oder Kooperationen von SariQuant.
Diese Perspektiven verbinden wissenschaftliche Forschung mit Erfahrungen aus Zentralbank, Industrie sowie Finance- und Tax-Kontexten.
Die gleiche analytische Grundlogik verbindet Forschungsprojekte und Unternehmensanalysen: Eine klare Fragestellung, eine geeignete Datengrundlage, nachvollziehbare Methodik und eine belastbare Interpretation.
Forschung
Frage klären
Theoretische Logik, Forschungsziel und prüfbare Zusammenhänge werden präzisiert.
Methode begründen
Datenbedarf, Operationalisierung und empirisches Design werden auf die Frage ausgerichtet.
Ergebnisse einordnen
Analyse, Diagnostik und Interpretation werden zu einem nachvollziehbaren Forschungsoutput verbunden.
Unternehmen
Entscheidung definieren
Die geschäftliche Frage und der benötigte Erkenntnisgewinn bilden den Ausgangspunkt.
Daten belastbar machen
Datenquellen, Kennzahlen und Analyseverfahren werden transparent zusammengeführt.
Insights nutzbar machen
Ergebnisse werden als Report, Visualisierung oder reproduzierbarer Workflow für Entscheidungen aufbereitet.
Kompetenzbereiche
Forschungsfragen, theoretische Logik, Operationalisierung und empirische Designs strukturiert entwickeln und prüfen.
Regressions-, Panel- und weitere quantitative Analysen inklusive Diagnostik und Robustheitsprüfung.
Daten strukturieren, bereinigen und Analysen so aufbauen, dass Schritte nachvollziehbar und reproduzierbar bleiben.
Analytische Fragestellungen aus Finance, Accounting, Management und Business Analytics.
Research First
Die Methode folgt der Fragestellung und nicht umgekehrt.
Reproduzierbar
Datenaufbereitung, Modelle und Analysecode werden nachvollziehbar strukturiert.
Transparent
Scope, Methodik, Deliverables und Kosten werden vor Projektbeginn klar definiert.
Persönlich
Methodische Fragen und zentrale Entscheidungen können direkt abgestimmt werden.
Skill Transfer
Insbesondere bei Forschungsprojekten sollen zentrale Methoden, Code und Analyseentscheidungen nachvollziehbar bleiben.
Strukturierte Research- und Methodenlogik statt isolierter Einzelentscheidungen.
Nachvollziehbare Datenaufbereitung, Modelle und Code-Workflows.
Reports, Tabellen, Visualisierungen und methodische Einordnung entsprechend dem vereinbarten Projektumfang.
SariQuant Consulting bietet Forschungsberatung, methodische Unterstützung und Datenanalyse. Die Verantwortung für akademische Eigenleistung, institutionelle Vorgaben und die finale Einreichung verbleibt beim Kunden.
Beschreibe dein Projekt und wir prüfen, welche Form der Unterstützung zu Fragestellung, Datenlage und aktuellem Projektstand passt.
