Correction of Y-Branches on Proton-exchanged Waveguides in Lithium Niobate By Femtosecond Writing Technology

Correction Y-branches power dividers of the multi-function integrated optics chips on proton-exchanged waveguides in lithium niobate by the technology of direct femtosecond laser writing were investigated. Optimal correction parameters and their influence on temperature stability of Y-splitter are determined. Keywords: lithium niobate, Y-splitters, proton exchange, femtosecond writing, refractive index, integrated optics

Чрескожная эндоскопическая гастростомия: показания, техника, осложнения и результаты

Цель. Обобщение данных литературы и собственного опыта выполнения чрескожной эндоскопической гастростомии (ЧЭГ). Материалы и методы. За период с 2011 по 2018 г. 105 пациентам клиники «Обериг» выполнена ЧЭГ. Проанализированы результаты, показания, противопоказания, методика установки гастростомы, особенности лечения пациентов, осложнения. Результаты. Выполнение ЧЭГ было технически успешным во всех наблюдениях. Всего отмечено 5 (4,8%) осложнений (95% доверительный интервал (ДИ) 1,6 - 10,8): несостоятельность гастростомы с перитонитом (1), пневмоперитонеум (1), кровотечение из брюшной стенки (1), инфильтрат мягких тканей передней брюшной стенки (1), миграция бампера гастростомы в стенку желудка (1). В сроки наблюдения 30 дней летальности не было. Выводы. ЧЭГ – безопасный, доступный миниинвазивный метод, который является выбором у пациентов, требующих длительного энтерального питания или длительной декомпрессии желудка. Необходимы строгое соблюдение всех технических этапов ЧЭГ, показаний и противопоказаний, правильный послеоперационный уход за стомой

Определение отраслевых показателей финансового анализа предприятий (на примере отрасли по добыче сырой нефти и природного газа)

The aim of the study is the development of theoretical and methodological principles of the analysis of industry financial indicators. The relevance of the topic is confirmed on the one hand by the demand for industry indicators for all persons interested in financial and comparative analysis of enterprises, on the other hand by the complexity and lack of methods for deriving industry indicators of the financial analysis of enterprises.Materials and methods. The study used a system and comparative analysis, methods of economic and financial analysis of the financial statements of enterprises in the industry, and methods of statistical evaluation of the main parameters of the sample with a lognormal distribution. The main attention is paid to the use of multivariate statistical analysis, the use of the model of lognormal distributions recommended for distributions with pronounced right-hand asymmetry. As the statistical material, the accounting data of the enterprises of the industry for the extraction of crude oil and natural gas for 2016 were used. The sample size was 185 enterprises. In the course of the study, the authors solved the following tasks: proposed stages of analysis for determining industry financial indicators, tested the hypothesis of a lognormal distribution of marginal distributions of the main financial indicators of the sample, tested the hypothesis of a jointly normal distribution of a multi-factor random vector of financial indicators of the sample, obtained the most likely values of financial analysis indicators for the industry of crude oil and natural gas production.Results. The theoretical significance of the work is the algorithm proposed by the authors for calculating industry-specific indicators of financial analysis, characterized by obtaining modal values based on the analysis of the multidimensional logarithmically normal distribution of the vector of financial indicators of a sample of enterprises. In the course of the study, the authors obtained distributions for the main indicators with a pronounced right-hand asymmetry and tested the hypothesis of the lognormal distribution of marginal distributions. The paper presents an algorithm for testing the hypothesis of joint normality of a ninedimensional random vector. Median and modal values of industry and financial indicators were obtained. The authors analyzed the differences between the median and modal results of the study. For analysis, a three-dimensional random vector is considered, including revenue, return on equity and turnover of accounts receivable. The difference between median and modal results is explained by the right-hand asymmetry of the distribution. The recommendations, given by the authors for determining industry indicators of financial analysis of enterprises in the industry for the extraction of crude oil and natural gas are practical in nature and are applicable to all industries.Conclusion. In the work, it is shown that the orientation toward generally established recommended values of coverage indicators, financial leverage, immobilization, profitability and turnover seems incorrect due to the variety of specific features of enterprises in various industries. We recommend calculating the most likely industry coefficients by groups depending on the size of the enterprise (revenue or capitalization).Целью исследования является развитие теоретических и методологических положений анализа отраслевых финансовых показателей. Актуальность выбранной темы подтверждается с одной стороны востребованностью отраслевых показателей у всех лиц, заинтересованных в финансово-сравнительном анализе предприятий, с другой стороны трудоемкостью и отсутствием методики выведения отраслевых показателей финансового анализа предприятий.Материалы и методы: В исследовании использовались системный и сравнительный анализ, методы экономического и финансового анализа финансовой отчетности предприятий отрасли и методы статистической оценки основных параметров выборки с логнормальным распределением. Основное внимание уделено применению многомерного статистического анализа, использованию модели логарифмически нормальных распределений, рекомендованных для распределений с ярко выраженной правосторонней асимметрией. В качестве статистического материала были использованы бухгалтерские данные предприятий отрасли по добыче сырой нефти и природного газа за 2016 год. Объем выборки составил 185 предприятия. В ходе исследования авторами решены следующие задачи: предложены этапы анализа определения отраслевых финансовых показателей, выполнена проверка гипотезы о логнормальном распределении маргинальных распределений основных финансовых показателей выборки, реализована проверка гипотезы о совместно нормальном распределении многофакторного случайного вектора финансовых показателей выборки, получены наиболее вероятные значения показателей финансового анализа для отрасли по добыче сырой нефти и природного газа.Результаты: Теоретической значимостью работы является предложенный авторами алгоритм расчета отраслевых показателей финансового анализа, отличающийся получением модальных значений на основе анализа многомерного логарифмически нормального распределения вектора финансовых показателей выборки предприятий. В ходе исследования авторами получены распределения по основным показателям с ярко выраженной правосторонней асимметрией и проведена проверка гипотезы о логнормальном распределении маргинальных распределений. В работе приведен алгоритм проверки гипотезы о совместной нормальности девятимерного случайного вектора. Получены медианные и модальные значения отраслевых и финансовых показателей. Авторами проведен анализ различий между медианными и модальными результатами исследования. Для анализа рассмотрен трехмерный случайный вектор, включающий выручку, рентабельность собственного капитала и оборачиваемость дебиторской задолженности. Отличие медианных и модальных результатов объяснятся правосторонней асимметрией распределения. Данные авторами рекомендации для определения отраслевых показателей финансового анализа предприятий отрасли по добыче сырой нефти и природного газа носят практический характер и применимы для других отраслей.Заключение. В работе показано, что ориентация на общеустановленные рекомендуемые значения показателей покрытия, финансового рычага, иммобилизации, рентабельности и оборачиваемости представляется некорректной в силу разнообразия специфических особенностей деятельности предприятий различных отраслей. Рекомендуем рассчитывать наиболее вероятные отраслевые коэффициенты по группам в зависимости от масштаба предприятия (выручки или капитализации)