Нулевой сзв м сдавать или нет: Нужно ли сдавать нулевой СЗВ-М

Нулевая отчетность | СБИС Помощь

Нулевая отчетность | СБИС Помощь
УчебникЖурналНулевая отчетность

Организации и ИП могут сдавать отчетность с нулевыми показателями, если за отчетный период не велась деятельность, не начислялась зарплата сотрудникам и нет основных средств, в том числе в уставном капитале (ст. 257 НК РФ).

Как сформировать нулевую отчетность в СБИС

1. Получите электронную подпись на имя руководителя организации. Если ЭП уже есть, зарегистрируйте ее в СБИС.
2. Подготовьте пакет документов.
3. Запустите мастер нулевой отчетности. Отправить отчетность сможет только руководитель организации. Сдавать нулевые отчеты по доверенности нельзя.

Какие отчеты нужно сдавать

Вид и количество отчетов зависят от формы бизнеса и системы налогообложения.

* — сдается, если у ИП есть наемные сотрудники.

** — сдают ИП, если у него есть наемные сотрудники, и крестьянские (фермерские) хозяйства.

Какие еще отчеты и документы можно отправить

В разделе «Отчетность» можно отправлять формы:

• СЗВ-КОРР;
• СЗВ-ТД;
• заявление на подключение страхователя к электронному документообороту;
• подтверждение ОВЭД;
• единую (упрощенную) налоговую декларацию;
• уведомление о переходе на УСН;
• сообщение об утрате права на применение УСН;
• уведомление об отказе от применения УСН;
• уведомление об изменении объекта по УСН;
• уведомление о прекращении деятельности по УСН;
• уведомление о переходе на УСН в связи с утратой права на НПД;
• уведомление об уменьшении патента на сумму страховых взносов;
• заявление на получение патента;
• отчеты за прошедшие периоды (2 и более года назад): все формы, предусмотренные мастером;
• заявления в разделе «Регистрация ЮЛ/ИП»;
• бухгалтерскую отчетность при ликвидации;
• некоторые отчеты ФНС, если в строках с начислениями указано «0»;
• письма в госорганы;
• ответы на требования;
• нулевые отчеты в Росстат — заполните только титульный лист, остальные разделы оставьте пустыми.

Лицензия

Отчетность

Нулевка

Создать отчет

Нашли неточность? Выделите текст с ошибкой и нажмите ctrl + enter.

СЗВ-ТД нулевой — сдавать или нет

07 февраля 2020

Тромбач Бэла Геннадьевна

0

Добавить в избранное
В избранное

Поделиться

Рекомендуем подборку

«Электронные трудовые книжки»

СЗВ-ТД нулевой — сдавать или нет? Проанализируем относящиеся к этому отчету документы и ответим на этот вопрос в нашем материале.

Вам помогут документы и бланки:

1. Бланк СЗВ-ТД + ВИДЕО

• Какие данные требуется вносить в СЗВ-ТД?
• Нужно ли подавать нулевой отчет СЗВ-ТД?

Какие данные требуется вносить в СЗВ-ТД?

Нужно ли сдавать пустую форму СЗВ-ТД? Чтобы разобраться в этом вопросе, следует отчетливо представлять, каково назначение этой новинки 2020 года.

Рассматриваемый отчет возник в связи с начавшимся накоплением данных для формирования трудовых книжек в новом для них формате — электронном. С его помощью работодатели передают в ПФР (пп. 1, 1.2, 2.1 ст. 6 закона «Об индивидуальном (персонифицированном) учете…» от 01.04.1996 № 27-ФЗ) информацию, которая затем отразится в электронных трудовых книжках.

Форма и требования к заполнению отчета утверждены постановлением правления ПФР от 25.12.2019 № 730п.

Вносимые в СЗВ-ТД данные должны отражать возникающие у конкретного работодателя в отношении каждого работника, принятого на работу по трудовому соглашению (включая совместителей и работающих дистанционно), сведения (п. 2.4 ст. 11 закона № 27-ФЗ, пп. 1.4, 2.5.3 приложения № 2 к постановлению № 730п):

• о поступлении на работу;
• увольнении с нее;
• переводе на другую постоянную работу;
• приобретении иной профессии или квалификации;
• об отмене ранее сделанной записи о кадровом событии;
• поступлении заявления о способе ведения трудовой книжки;
• поступлении заявления о выдаче работнику данных о трудовой деятельности, накопленных электронно;
• изменении названия работодателя;
• установлении запрета на занятие какой-то должности или выполнение определенного вида работ.

На протяжении 2020 года отчет создается помесячно и направляется в ПФР до 15-го числа месяца, наступающего вслед за отчетным. Однако у работодателя могут отсутствовать кадровые события как в каком-то из месяцев (или нескольких месяцах), так и в течение всего года. Формируется ли в таких ситуациях нулевой отчет СЗВ-ТД и нужно ли его сдавать?

Нужно ли подавать нулевой отчет СЗВ-ТД?

Формировать и отправлять в ПФР нулевую отчетность СЗВ-ТД не потребуется, т. к. закон № 27-ФЗ (п. 2.5 ст. 11) увязывает обязанность подачи сведений о кадровых событиях лишь с фактом наличия этих событий в прошедшем месяце. То есть нулевого отчета СЗВ-ТД не бывает. А потому ответ на вопрос: «Нужно ли сдавать пустой СЗВ-ТД?» — всегда отрицательный.

На протяжении 2020 года в отношении лиц, информация о которых попадет в отчет, нужно также приводить сведения об их кадровом статусе у составляющего отчет работодателя на начало этого года (подп. 1 п. 2.5 ст. 11 закона № 27-ФЗ). Если же в отношении сотрудников, работавших у отчитывающегося работодателя на начало года, за весь указанный год не имелось кадровых событий, то сведения об их статусе на 01. 01.2020 нужно направить в ПФР не позже 15.02.2021, т. е. в СЗВ-ТД, составленном за первый месяц 2021 года. Последнее положение служит еще одним подтверждением того, что СЗВ-ТД нулевая при отсутствии кадровых событий не формируется.

С 2021 года требования, предъявляемые к порядку представления СЗВ-ТД, изменятся. Информация о поступлении на работу и увольнении будет отправляться в ПФР более оперативно — не позже первого рабочего дня, наступающего после дня оформления работодателем соответствующего организационно-распорядительного документа (подп. 2 п. 2.5 ст. 11 закона № 27-ФЗ). А данные о прочих кадровых событиях составят содержание помесячно формируемых отчетов. Однако ситуаций, при которых может возникнуть форма СЗВ-ТД нулевая, действующим законодательством не предусматривается и на этот период.

***

Отчетность по форме СЗВ-ТД возникла в 2020 году в связи с введением электронно формируемых трудовых книжек. Она предназначена для направления работодателями информации в ПФР, отвечающий за накопление данных для таких книжек. В течение 2020 года сведения подаются раз в месяц. Необходимость создания такой отчетности связана с наличием в месяце, за который формируется отчет, фактов кадровых событий. Если таких событий нет, то и отчетность не создается. Таким образом, представление в ПФР формы СЗВ-ТД нулевой нормами действующего законодательства не предусмотрено.

Еще больше материалов по теме — в рубрике «Страховые взносы».

Источники:

• закон «Об индивидуальном (персонифицированном) учете…» от 01.04.1996 № 27-ФЗ

• постановление Правления ПФ РФ от 25.12.2019 № 730п

Добавить в избранное
В избранное

Поделиться

Предыдущий материал

Следующий материал

2$:

положительных_примеров = [(0,0), (1,1), (2,2)]

отрицательные_примеры = [(0,0), (2,1), (3,2)] # (0,0) в обеих категориях

Что делать, если он не отделим?

SVM с «жестким полем» стремится идеально разделить данные с помощью (гипер)плоскости (возможно, в каком-то дурацком пространстве, подразумеваемом функцией ядра), а затем максимизировать поле (пространство по обе стороны от этой плоскости). Максимизация поля контролирует ошибку обобщения.

SVM с «мягкой маржой» пытается сделать то же самое, но допускает небольшую неправильную классификацию. Компромисс между минимизацией неправильной классификации и максимизацией маржи контролируется гиперпараметром $C$. Упомянутый вами параметр ($\nu$) представляет собой репараметризацию $C$, которую легче выбрать и интерпретировать, чем $C$.

Итак, что же такое

? интерпретация $\nu$?

Цитата из этого сообщения StackOverflow о Hard margin vs Soft margin SVM (которое я рекомендую вам прочитать):

Параметр nu представляет собой верхнюю границу доли маржинальных ошибок и нижнюю границу доли опорных векторов по отношению к общему количеству обучающих примеров. Например, если вы установите его равным 0,05, вы гарантированно обнаружите, что не более 5% ваших обучающих примеров неправильно классифицированы (правда, за счет небольшого запаса) и по крайней мере 5% ваших обучающих примеров являются опорными векторами.

Какого черта я хочу допускать ошибки?

Вы говорите «Для меня важнее убедиться, что я не помечаю что-то как аномалию, чем пропустить настоящую аномалию». Это кажется отличным аргументом, но здесь мы говорим об ошибке обучения , а не об ошибке обобщения . Абсолютная идеальная подгонка обучающих данных — это рецепт переоснащения катастрофы . (Кроме того, в качестве примечания, похоже, что вы, возможно, захотите оптимизировать точность, а не точность, или, по крайней мере, взвешивать ложные срабатывания как более серьезные ошибки, чем ложноотрицательные.)

Всякий раз, когда мы подгоняем сложные модели к данным, важно понимать компромисс между сложностью модели и ошибкой обобщения. Простые модели хорошо обобщают очень мало данных, но они могут упускать из виду реальные сложности данных. Сложные модели могут соответствовать сложности данных, но они также соответствуют шуму в данных (что делает их плохо обобщающими). Все модели машинного обучения пытаются встроить своего рода «регуляризацию», которая снижает некоторую степень сложности модели (которая может быть компромиссом с точностью, параметр обычно выбирается перекрестной проверкой).

svm — Нужны ли нелинейным машинам опорных векторов данные для масштабирования с нулевым средним значением и стандартной единицей измерения?

спросил
2 года 9 месяцев назад

Изменено
1 год, 5 месяцев назад

Просмотрено
431 раз

$\begingroup$

Я пытаюсь понять разницу между стандартизацией, нормализацией и масштабированием функций. Мои данные примерно соответствуют распределению в форме колокола/Гаусса, но величина их соответствующих масштабов огромна или ничтожна. \top \phi(x) + b)$, где $\phi(\cdot)$ — это карта признаков, созданная на основе наших данных. Представление признака $\phi(x)$ и, соответственно, его предсказание могут кардинально измениться, учитывая масштабирование компонентов $x$.

См. этот ответ для объяснения этого эффекта на ядре RBF.

Для полиномиального ядра это еще яснее, потому что индуцируемое им отображение признаков является конечным и поддающимся описанию. Я не буду выводить его здесь, но если вы хотите знать, страницы 14-16 дают довольно хорошую интуицию. Вы заметите, что по мере того, как компоненты вашего вектора данных меняются, меняется и ядро ​​— полиномиально.

По сути, из них вы поймете, что функция ядра является внутренним продуктом в пространстве функций. Это означает, что не только произвольное масштабирование ваших данных аналогичным образом масштабирует «влияние» точек данных; то есть крайние точки в одном измерении будут иметь непропорциональное влияние на классификацию, поскольку этот член в вычислении внутреннего продукта составляет большую часть величины внутреннего продукта.