Нужно ли сдавать сзв м если нет сотрудников: Нужно ли сдавать нулевой СЗВ-М

Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс

  • Главная
  • Правовые ресурсы
  • Подборки материалов
  • Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации

Подборка наиболее важных документов по запросу Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

  • Персонифицированный учет:
  • 39211620010066000140
  • АДИ-5 образец заполнения
  • Ади-7
  • Выдача сзв-м при увольнении
  • Выдача сзв-стаж при увольнении
  • Ещё…
  • Нулевая отчетность:
  • 2-НДФЛ нулевая
  • 6-НДФЛ нулевая
  • Как заполнить нулевой расчет по страховым взносам
  • Нужно ли сдавать нулевую декларацию по УСН
  • Нужно ли сдавать нулевую сзв тд
  • Ещё…

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Статья: Тест: когда, как и на кого подавать СЗВ-М
(Шаронова Е. А.)
(«Главная книга», 2022, N 9)В форме надо указать данные о лицах, застрахованных по ОПС. В частности, это те, кто работает в организации или у ИП по трудовому договору, выполняет работы или оказывает услуги по гражданско-правовому договору . Если работников и ГПДшников нет, то СЗВ-М сдавать не нужно. Но для организации такое невозможно в принципе, поскольку хотя бы руководитель в ней есть. И на него в отделение ПФР надо подать СЗВ-М .

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Вопрос: Нужно ли сдавать отчет СЗВ-М, если функции единоличного исполнительного органа переданы управляющей организации, а иных работников или лиц, заключивших гражданско-правовые договоры, в обществе нет?
(Консультация эксперта, 2020)Вопрос: Нужно ли сдавать отчет СЗВ-М, если функции единоличного исполнительного органа переданы управляющей организации, а иных работников или лиц, заключивших гражданско-правовые договоры, в обществе нет? Правомерно ли ПФР требует представлять форму СЗВ-М на руководителя управляющей организации?

Нормативные акты: Нужно ли сдавать сзв-м если нет сотрудников в организации

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Обзор: «Судебные споры зимы 2021 — 2022 года, которые могут заинтересовать бухгалтера»
(КонсультантПлюс, 2022)- АС Поволжского округа признал законным штраф, который получил страхователь за опоздание с СЗВ-М. Работодатель ссылался на то, что сотрудники не представили СНИЛС. Суд указал: страхователь знал о том, что свидетельств нет, и должен был заранее их оформить.

Нужно ли сдавать нулевой СЗВ-М, если нет работников в 2022 году

Образцы документов Бухгалтерия в кадрах Отчетность

Нужно ли сдавать нулевую СЗВ-М в 2022 году — нет, пустую, без данных, форму Пенсионный фонд не примет. Но организациям, в которых нет работников, в некоторых случаях отчитаться придется. 

Содержание

Образец как заполнить СЗВ-М если нулевая компания без работников

Когда сдают СЗВ-М, а когда — нет

Отчет по утвержденной форме работодатели сдают каждый месяц не позднее 15 числа следующего месяца, если эта дата не совпадает с выходными или праздничными днями. В противном случае ее сдвигают на следующий рабочий день. В этом виде отчетности для Пенсионного фонда, как правило, содержатся сведения о сотрудниках, с которыми заключены, продолжают действовать или прекращены трудовые отношения по договору в отчетном месяце. Но есть и такие работодатели, которым думать, нужно ли сдавать СЗВ-М, если нет сотрудников, не придется, т. к. они не сдают этот отчет никогда. К ним относятся:

  • фермерские хозяйства, если нет наемных работников;

  • арбитражные управляющие и адвокаты, нотариусы, которые занимаются частной практикой. Они платят только за себя страховые фиксированные суммы;

  • ИП, которые не имеют трудовых и гражданско-правовых договоров с наемными сотрудниками;

  • работодатели в отношении сотрудников МВД, ФСБ и военнослужащих. Они не участвуют в программе обязательного пенсионного страхования, пользуются другими государственными гарантиями.

Бывают ситуации, когда фактически компанией не заключено трудовых договоров. В таком случае нужно ли сдавать СЗВ-М, если в ООО нет работников, трудящихся по найму?

Постановление правления ПФР от 07.12.2016 № 1077п утверждает, что для составления этой формы следует иметь хотя бы одну заполненную строку в списке застрахованных лиц. ПФР проверяет в СЗВ‑М актуальное количество работников и сравнивает с показателями за предыдущий месяц.

застрахованными лицами являются не только штатные сотрудники, но и подрядчики (исполнители), оказывающие услуги по договорам гражданско-правового характера. Это важно учесть, принимая решение, сдавать или нет нулевой СЗВ-М в компании, заключающей такие договоры. О физлицах, с которыми в отчетном месяце действует, заключен или расторгнут ДГПХ, отчитываться обязательно

Но как быть, если в организации нет ни работников, ни подрядчиков?

Для этого существуют .разъяснения ПФР, нужно ли сдавать СЗВ-М при нулевой отчетности и отсутствии в компании сотрудников. С одной стороны, не существует правовых обоснований принимать от организации «нулевые» сведения о застрахованных лицах, если их нет по факту. С другой, в любой компании есть главный управляющий или генеральный директор. Отчитаться по нему все же придется, поскольку он в этом случае является единственным застрахованным лицом (письмо ПФР от 29. 03.2018 № ЛЧ-08-24/5721, письмо Минтруда от 16.03.2018 № 17-4/10/В-1846).

Не является исключением руководитель — единственный учредитель. Хотя трудовой договор с ним не заключается, он состоит с организацией в трудовых отношениях в любом случае, даже без начисления зарплаты, поэтому отчитываться следует и по нему.

На практике встречается и другая ситуация: нет деятельности, по каким-то причинам организация или ИП фактически не работает, работники не получают денег. Как поступать тогда, нужно ли сдавать СЗВ-М при нулевой отчетности, если зарплата не начислялась, или нет? Увы, избежать этой обязанности не удастся. Подавать отчетность обязательно потребуется, поскольку сотрудники продолжают оставаться застрахованными лицами, с которыми заключен трудовой договор.

Для индивидуальных предпринимателей условия сдачи отчетности о застрахованных лицах ничем не отличаются от организаций и юридических лиц. ИП в своей работе заключают трудовые договоры и нанимают сотрудников. А надо ли в 2022 сдавать нулевую СЗВ-М для ИП, если деятельность ведется и работники уволены, зависит от нескольких факторов. Встречаются такие ситуации:

  • работники уволены в отчетном месяце — отчет сдают;

  • имеются (заключаются, расторгаются) договоры подряда с физлицами — сведения на них подают в ПФР;

  • ИП работает самостоятельно, без привлечения 3 лиц — СЗВ-М разрешается не предоставлять. Данные за себя ИП подавать не обязан. Сведения для ПФР не заполняются до тех пор, пока предприниматель не заключит с кем-либо трудовые или (с физлицами) гражданско-правовые договоры.

Как заполнить отчет без показателей

Пустую форму не сдают, т. к. Пенсионный фонд не примет отчет без показателей. Условное выражение «нулевая СЗВ-М» используется для организаций, в которых никто не работает, а единственное застрахованное лицо — учредитель — выполняет обязанности управляющего. В отчет тогда вносят сведения о самом учредителе, указывают Ф.И.О., ИНН, СНИЛС.

Сдается отчет о застрахованных лицах в бумажном или электронном виде. Если в компании более 25 сотрудников в штате, то применяется передача сведений исключительно в электронном виде с помощью усиленной цифровой подписи, иначе работодателю грозит штраф.

В случае нулевой отчетности у организации есть возможность сдать бумажную форму:

  • непосредственно в отделение ПФР;

  • почтовым отправлением ценного письма с уведомлением о вручении.

Подробнее: «Как подготовить и сдать отчет СЗВ-М через интернет».

Примерный образец, как сдавать СЗВ-М, если в организации нет сотрудников, кроме директора, с учетом изменений 2022 г. выглядит так:

Письмо в ПФР об отсутствии работников вместо нулевой СЗВ-М

Чтобы уведомить Фонд о текущем положении с кадрами, некоторые ИП направляют письмо в ПФР о непредоставлении СЗВ-М в связи с отсутствием сотрудников. Это не касается организаций, т. к. они всегда обязаны предоставлять в ПФР персонифицированный отчет о работниках либо учредителе, если работников нет.

Если предприниматель сначала работал с наемными сотрудниками, а после они уволились, то ИП вправе направить подобное письмо в Пенсионный фонд, чтобы избежать вопросов, почему он прекратил предоставлять сведения о сотрудниках.

машин опорных векторов для чайников; Простое объяснение

Введение

В этом посте мы собираемся познакомить вас с алгоритмом машинного обучения машины опорных векторов (SVM). Мы будем следовать тому же процессу, что и в нашей недавней публикации «Наивный байесовский подход для чайников»; Простое объяснение, сохраняя его кратким и не слишком техническим. Цель состоит в том, чтобы дать тем из вас, кто плохо знаком с машинным обучением, базовое понимание ключевых концепций этого алгоритма.

Машины опорных векторов — что это такое?

Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для целей классификации, так и для регрессии. SVM чаще используются в задачах классификации, и именно на этом мы сосредоточимся в этом посте. SVM основаны на идее поиска гиперплоскости, которая лучше всего разделяет набор данных на два класса, как показано на изображении ниже.

Опорные векторы

Опорные векторы — это точки данных, ближайшие к гиперплоскости, точки набора данных, удаление которых изменит положение разделяющей гиперплоскости. Из-за этого их можно считать критическими элементами набора данных.

Что такое гиперплоскость?

В качестве простого примера, для задачи классификации только с двумя функциями (как на изображении выше) вы можете думать о гиперплоскости как о линии, которая линейно разделяет и классифицирует набор данных. Интуитивно понятно, что чем дальше от гиперплоскости лежат наши точки данных, тем больше мы уверены в том, что они были правильно классифицированы. Поэтому мы хотим, чтобы наши точки данных находились как можно дальше от гиперплоскости, но при этом находились на правильной ее стороне. Таким образом, когда добавляются новые тестовые данные, какая бы сторона гиперплоскости ни приземлилась, будет определяться класс, который мы им назначаем.

Как найти нужную гиперплоскость?

Или, другими словами, как нам лучше разделить два класса в данных? Расстояние между гиперплоскостью и ближайшей точкой данных из любого набора называется запасом. Цель состоит в том, чтобы выбрать гиперплоскость с максимально возможным запасом между гиперплоскостью и любой точкой в ​​обучающем наборе, что дает больше шансов на правильную классификацию новых данных.

Но что происходит, когда нет четкой гиперплоскости?

Здесь могут быть сложности. Данные редко бывают такими чистыми, как в нашем простом примере выше. Набор данных часто больше похож на перемешанные шарики ниже, которые представляют линейно неразделимый набор данных.

Чтобы классифицировать набор данных, подобный приведенному выше, необходимо перейти от 2D-представления данных к 3D-представлению. Объяснить это проще всего на другом упрощенном примере. Представьте, что наши два набора цветных шаров выше сидят на листе, и этот лист внезапно поднимается, запуская шары в воздух. Пока шары находятся в воздухе, вы используете простыню, чтобы разделить их. Этот «подъем» шаров представляет собой отображение данных в более высокое измерение. Это известно как ядро. Вы можете прочитать больше о Kerneling здесь.

Поскольку мы теперь в трех измерениях, наша гиперплоскость больше не может быть линией. Теперь это должна быть плоскость, как показано в примере выше. Идея состоит в том, что данные будут продолжать отображаться во все более и более высоких измерениях, пока не будет сформирована гиперплоскость для их разделения.

 

Плюсы и минусы машин опорных векторов

Плюсы

  • Точность
  • Хорошо работает с небольшими чистящими наборами данных
  • Может быть более эффективным, поскольку использует подмножество тренировочных точек

Минусы

  • Не подходит для больших наборов данных, так как время обучения с SVM может быть большим
  • Менее эффективен для более зашумленных наборов данных с перекрывающимися классами

SVM Использование

SVM используется для задач классификации текста, таких как присвоение категории, обнаружение спама и анализ настроений. Он также широко используется для задач распознавания изображений, особенно хорошо справляясь с распознаванием на основе аспектов и классификацией на основе цвета. SVM также играет жизненно важную роль во многих областях распознавания рукописных цифр, таких как службы автоматизации почты. Вот оно, введение очень высокого уровня в машины опорных векторов.

Что такое классификационный анализ SVM и какую пользу он может принести бизнес-аналитике?

Реклама

By Kartik Patel on

В этой статье дается краткое объяснение метода классификации SVM для аналитики.

Что такое классификационный анализ SVM?

Классификация SVM основана на идее поиска гиперплоскости, которая лучше всего разделяет набор данных на предопределенные классы. Цель состоит в том, чтобы выбрать гиперплоскость с максимально возможным запасом между гиперплоскостью и любой точкой в ​​обучающем наборе, что дает больше шансов на правильную классификацию новых данных.

ПОЛУЧИТЕ НЕОГРАНИЧЕННЫЙ ДОСТУП К БОЛЕЕ ЧЕМ 140 ОНЛАЙН-КУРСАМ

Получите доступ к курсам по управлению данными, архитектуре данных, стратегии данных, моделированию данных и многому другому с нашей профессиональной подпиской.

Подробнее

Для дальнейшего изучения этой техники давайте проведем классификацию SVM, используя следующие переменные:

Здесь мы видим пример вывода для фактического результата по сравнению с прогнозируемым.

Точность классификации  (35+ 70) / (35+70+4+4) = 92%. Точность предсказания является полезным критерием для оценки производительности модели. Полезна модель с точностью прогнозирования >= 70%.

Ошибка классификации  = 100- Точность = 8%. Вероятность ошибки в классификации составляет 8%.

Классификационный анализ SVM можно использовать для многих аналитических задач:

  • Анализ одобрения кредита/ссуды  – Имея список атрибутов транзакций клиента, компания может предсказать, не выполнит ли клиент обязательства по кредиту.
  • Медицинский диагноз  – Учитывая список симптомов, врач может предсказать, есть ли у пациента определенное заболевание.
  • Прогноз погоды  – На основе температуры, влажности, давления и т. д. организация может прогнозировать осадки.
  • Анализ эффективности лечения  – На основании характеристик тела пациента (например, артериального давления, уровня сахара в крови, гемоглобина, рецептурных препаратов и предыдущих методов лечения) врач может определить вероятность успеха лечения.
  • Анализ мошенничества  – На основании различных счетов, представленных сотрудникам на возмещение расходов на питание, проезд, медицинские расходы и т. д., организация может предсказать вероятность того, что сотрудник представит мошеннические расходы.

Как классификационный анализ SVM может помочь бизнес-аналитике?

Давайте рассмотрим два варианта использования в бизнесе, в которых классификация SVM может принести пользу организации.

Вариант использования № 1

Бизнес-задача:  Сотрудник банка по кредитам хочет предсказать, не выполнит ли заявитель кредита обязательства по кредиту, основываясь на таких атрибутах, как сумма кредита, ежемесячные платежи, стаж работы, количество просроченных платежей, годовой доход, соотношение долга к доходу и т. д. Цель переменной будет «прошлый статус по умолчанию», а прогнозируемый класс будет содержать значения «да или нет», представляющие «вероятность/маловероятность дефолта заявителя».

Выгода для бизнеса:  После того, как классы будут назначены, у банка будет набор данных соискателей кредита, где каждый заявитель помечен как «вероятно/маловероятно дефолт». Основываясь на этих метках, банк может легко принять решение о том, давать ли кредит заявителю и сколько кредита предоставить, а также процентную ставку, на которую имеет право каждый заявитель, в зависимости от степени риска.

Пример использования № 2

Бизнес-задача: Врач хочет предсказать вероятность успешного лечения болезни пациента на основе различных атрибутов, таких как артериальное давление, уровень гемоглобина, уровень сахара в крови, рецептурные лекарства и текущий и предшествующее лечение.