Образец сзв м: Как заполнить и подать отчет СЗВ-М, скачать бланк и образец

Содержание

Программное обеспечение

�Программа подготовки отчетных документов для ПФР «Spu_orb» версии 2.150 по формам АДВ-1, АДВ-2, АДВ-3, АДВ-8, АДВ-9, СЗВ-1, СЗВ-3, СЗВ-4-1, СЗВ-4-2, СЗВ-6-1, СЗВ-6-2, СЗВ-6-3, СЗВ-6-4, СПВ-1, СПВ-2, АДВ-10, АДВ-11, АДВ-6-4, СЗВ-К, СЗВ-СП, ДСВ-1, ДСВ-3, РСВ-1, РСВ-2, РВ-3, СЗВ-М, ОДВ-1, СЗВ-ИСХ, СЗВ-КОРР, СЗВ-СТАЖ, заявление о назначении пенсии, сведения о рождении, сведения о смерти, СЗВ-ТД

Программа «Spu_orb» предоставляет возможность подготовки отчетных документов для сдачи в Пенсионный фонд России.

Здесь Вы имеете возможность вводить, распечатывать и выгружать пачки документов для ПФР.

Программа работает со следующими формами документов:

Анкеты застрахованных лиц: АДВ-1
Заявление об обмене страхового свидетельства: АДВ-2
Заявления о выдаче дубликата страхового свидетельства: АДВ-3
Сведения о смерти: АДВ-8, Сведения о рождении, Сведения о смерти
Индивидуальные сведения: СЗВ-1, СЗВ-3, СЗВ-4-1, СЗВ-4-2, СЗВ-6-1, СЗВ-6-2, СЗВ-6-3, СЗВ-6-4, СПВ-1, СПВ-2, ОДВ-1, СЗВ-ИСХ, СЗВ-КОРР, СЗВ-СТАЖ
Сопроводительная ведомость индивидуальных сведений: АДВ-10, АДВ-11
Сведения о трудовом стаже: СЗВ-К
Сведения об иных периодах стажа: СЗВ-СП
Сведения о застрахованных лицах: СЗВ-М
Заявление на дополнительные страховые взносы: ДСВ-1
Реестр застрахованных лиц на страховые взносы: ДСВ-3
Расчет страховых взносов: РСВ-1, РСВ-2, РВ-3
Заявление о назначении пенсии, заявление о доставке пенсии
Сведения о трудовой деятельности: СЗВ-ТД

Также программа обеспечивает дополнительные возможности:

Работа с любым количеством предприятий
Импорт данных из файлов ПФР формата XML
Импорт данных из файлов DBF
Импорт классификатора адресов ФНС (КЛАДР и ФИАС)
Формирование и печать форм из уже готовых пачек документов ПФР формата XML
Формирование и печать пустых бланков документов ПФР
Калькулятор расчета взносов для индивидуальных предпринимателей
Администрирование, ведение журнала действий пользователей программы

Программа работает на компьютерах под управлением операционных систем семейства Windows (2000/XP/Vista/7/8/10). Разрешение экрана должно быть не менее 800х600.

Данная программа распространяется свободно и бесплатно.

Для установки программы скачайте ниже приложенный архив на свой компьютер. Распакуйте его и запустите файл установки Setup_Spu_orb.exe. Далее следуйте указаниям мастера по установке программы.

Программу «Spu_orb» версии 2.150 от 12.01.2023г. можно скачать по ниже приведенной ссылке:

Скачать (40 Мб)

Вы можете скачать следующие документы по программе отдельно (также они поставляются вместе с программой):
Скачать описание изменений версий программы «Spu_orb» (1Мб)

Скачать руководство пользователя программы «Spu_orb» (10Мб)

Программа проверки «CheckPFR»
Страница для скачивания программы проверки «CheckPFR»

Программа проверки «CheckXML»
Скачать программу проверки «CheckXML»

По методическим вопросам касательно заполнения форм документов, расчета сумм, сверки сумм и т.п. обращайтесь по следующим телефонам или в свои отделы в управлении ПФ:
Горячая линия отделов Персонифицированного учета и Администрирования страховых взносов: 8-800-600-01-62 (доп. 2)
По техническим вопросам (ошибки при установке программы, ошибки при запуске программы, аварийное прекращение работы программы, ошибки по работе базы данных, дублирование информации) обращайтесь по следующему телефону:
Отдел информационных технологий: (3532) 98-00-49.

Конвертор «Cvt4to7» пачек документов из 4 формата в 7 формат XML

Программа предназначена для преобразования пачек документов из старого текстового формата 4.0 в новый формат 7.0 XML.

Для установки программы скачайте приложенный архив на свой компьютер. Распакуйте его и запустите файл установки Cvt47ins.exe

Скачать программу конвертора «Cvt4to7» версии 7.0.19.00 от 17.09.2010 (0,5Мб)

ОПУБЛИКОВАНО 30.12.2020 15:43ОБНОВЛЕНО 12.01.2023 10:47

ОПУБЛИКОВАНО 19.11.2019 00:00

Полезные материалы от экспертов Что Делать Консалт

Стать клиентом

Имя: *

Фамилия: *

Отчество:

Телефон *

E-mail*

Я даю согласие на обработку персональных данных

Спасибо за ваше обращение!

Написать нам

Имя: *

Фамилия: *

Отчество:

Телефон *

E-mail*

Я даю согласие на обработку персональных данных

Спасибо за ваше обращение!

13. 01.2023

17:17

Машины опорных векторов являются усовершенствованием алгоритмов максимальной маржи. Его самым большим преимуществом является то, что он может определять как линейную, так и нелинейную границу решения с помощью функций ядра. Это делает его более подходящим для решения реальных задач, где данные не всегда полностью отделимы прямой линией.

Будет бесконечное количество гиперплоскостей, разделяющих точки на два класса. Но, поскольку мы работаем в двумерном пространстве, любая определяемая нами гиперплоскость всегда будет иметь (2–1) = 1 измерение. Итак, мы можем представить гиперплоскость простой линией регрессии.

Если вектор находится далеко от границы решения, мы можем быть уверены в его классе, даже если в модели есть какая-то ошибка. Но что происходит, когда мы классифицируем вектор, и он очень близок к границе решения? Как мы можем быть уверены в том, какой класс назначить?

Чтобы решить эту проблему, машины опорных векторов также рисуют границу вокруг границы решения. Цель этого запаса состоит в том, чтобы максимально отделить векторы от границы решения. Интуиция, стоящая за этим, заключается в том, что маржа дает нам больше уверенности в наших прогнозах. Поскольку векторы находятся как минимум на расстоянии поля от границы решения, во время классификации возникает меньше неоднозначности.

Мы видим, что модель отражает гораздо больше нюансов. Но он по-прежнему построен на основе классификаторов максимальной маржи. Например, если вы установите параметр C равным нулю, что означает, что он допускает нулевые резервные переменные, он возвращается к классификатору максимальной маржи. Таким образом, у вас есть линейная граница решения, максимально возможный запас и никакие векторы внутри него не разрешены.

Чем больше количество резервных переменных, тем больше допустимое количество неправильно классифицированных векторов. Это влияет на ширину поля из-за выбора разных векторов поддержки. И он также контролирует компромисс модели между смещением и дисперсией.

Например, предположим, что вы увеличиваете исходное пространство признаков квадратом его признаков. В этом случае вы применили квадратичную функцию к исходному набору объектов, чтобы создать квадрат этих объектов. Теперь у вас есть исходная функция и ее квадратичная версия в расширенном пространстве. Таким образом, неявно существует функция, которая отображает эти два пространства признаков.

Если вы попытаетесь нарисовать границу решения в исходном пространстве признаков, она будет иметь квадратичную форму. Но если вы обучите свою модель расширенному пространству признаков, вы обнаружите линейную границу решения, которая разделяет два класса. Поскольку это преобразование, квадратичная граница в исходном пространстве признаков соответствует линейной в расширенном пространстве признаков.

Всякий раз, когда у вас есть модель, представленная внутренними произведениями, вы можете подключить функцию ядра. Например, линейное ядро — это то же самое, что применение линейных преобразований к пространству признаков. И в этом случае это то же самое, что и классификатор опорных векторов, потому что граница решения является линейной.

Использование ядер — это то, что отличает классификаторы опорных векторов от машин опорных векторов. И они открывают возможность решать более сложные проблемы. Но увеличение пространства функций может означать дополнительные вычислительные потребности. Потому что при достаточно большом функциональном пространстве подбор модели может быть дорогим как с точки зрения времени, так и с точки зрения ресурсов.

Несмотря на расширенное пространство возможностей, ядра дают значительное преимущество. SVM на самом деле не вычисляют преобразование каждого наблюдения в расширенное пространство. Они используют хитрость и вместо этого вычисляют внутренний продукт наблюдений в расширенном пространстве, что в вычислительном отношении намного дешевле. Это называется трюком ядра .

 import random 
 import numpy as np 
 import pandas as pd 
 import matplotlib.pyplot as pltdef generate_random_dataset(size): 
  """ Генерация случайного набора данных, следующего за квадратичным распределением 
 """ 
  x = [] 
 y = [] 
 target = [] for i in range(size): 
 # нулевой класс 
 x. append(np.round(random.uniform(0, 2.5), 1)) 
 y.append(np.round(random.uniform(0, 20), 1)) 
 target.append(0) # первый класс 
 x.append(np.round(random.uniform(1, 5) ), 2)) 
 y.append(np.round(random.uniform(20, 25), 2)) 
 target.append(1) x.append(np.round(random.uniform(3, 5), 2)) 
 y.append(np.round(random.uniform(5, 25), 2)) 
 target.append(1) df_x = pd.DataFrame(data=x) 
 df_y = pd.DataFrame(data=y) 
 df_target = pd.DataFrame(data=target) data_frame = pd.concat([df_x, df_y], ignore_index=True, axis=1) 
 data_frame = pd.concat([ data_frame, df_target], ignore_index=True, axis=1) data_frame.columns = ['x', 'y', 'target'] 
 return data_frame 
 # Создать набор данных 
 size = 100 
 dataset = generate_random_dataset(size) 
 features = dataset[['x', 'y']] 
 label = dataset['target']# Оставить 20% набора данных для обучения 
 test_size = int(np.round(size * 0.2, 0))# Разделить набор данных в наборы для обучения и тестирования 
 x_train = features[:-test_size]. values 
 y_train = label[:-test_size].valuesx_test = features[-test_size:].values 
 y_test = label[-test_size:].values# Построение тренировочного набора 
 рис. ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))# удаление до и правой границы 
 ax.spines['top'].set_visible(False) 
 ax.spines['left'].set_visible(False) 
 топор .spines['right'].set_visible(False)# добавление основных линий сетки 
 ax.grid(color='grey', linestyle='-', linewidth=0.25, alpha=0.5) 
 ax.scatter(features[:- test_size]['x'], характеристики[:-test_size]['y'], color="#8C7298")plt.show()

 from sklearn import svm 
 model = svm. SVC(kernel=' поли', степень=2) 
 model.fit(x_train, y_train)

 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))# Удаление до правой границы 
 ax.spines['top'].set_visible(False) 
 ax.spines['left'].set_visible( False) 
 ax.spines['right'].set_visible(False)# Создать сетку для оценки модели 
 xx = np.linspace(-1, max(features['x']) + 1, len(x_train)) 
 yy = np.linspace(0, max(features['y']) + 1, len( y_train)) 
 YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) 
 xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).Ttrain_size = len(features[:-test_size][' x'])# Назначение разных цветов классам 
 colors = y_train 
 colors = np.where(colors == 1, '#8C7298', '#4786D1')# Постройте набор данных 
 ax. scatter(features[:- test_size]['x'], features[:-test_size]['y'], c=colors)# Получить разделяющую гиперплоскость 
 Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) 
 # Нарисуйте границу решения и поля 
 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', level=[-1, 0, 1 ], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--'])# Подсветка опорных векторов кружком вокруг них 
 ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_ [:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')plt.show()

 из sklearn.metrics import аккуратность_оценка 
 прогнозы_поли = модель.предикт (х_тест) 
 точность_поли = точность_оценка (у_тест, прогнозы_поли) распечатать («полином 2-й степени Ядро\nТочность (нормализованная): " + str(accuracy_poly))

 model = svm.SVC(kernel='linear') 
 model.fit(x_train, y_train)

Метод опорных векторов (SVM) — это метод машинного обучения, который разделяет пространство атрибутов с помощью гиперплоскости, тем самым максимизируя разрыв между экземплярами разных классов или значений классов. Этот метод часто дает превосходные прогнозирующие результаты. Orange использует популярную реализацию SVM из пакета LIBSVM. Этот виджет является его графическим пользовательским интерфейсом.

Для задач регрессии SVM выполняет линейную регрессию в многомерном пространстве признаков, используя нечувствительные к ε потери. Точность его оценки зависит от хорошей настройки C, ε и параметров ядра. Виджет выводит прогнозы классов на основе регрессии SVM.

Ядро — это функция, которая преобразует пространство атрибутов в новое пространство признаков, чтобы соответствовать гиперплоскости с максимальным запасом, что позволяет алгоритму создавать модель с линейным, полиномиальным, RBF и сигмовидным ядрами. Функции, определяющие ядро, отображаются при их выборе, и задействованы следующие константы:
- g для гамма-константы в функции ядра (рекомендуемое значение — 1/k, где k — количество атрибутов, но поскольку для виджета может не быть обучающего набора, значение по умолчанию равно 0, и пользователь необходимо установить эту опцию вручную),

В первом (регрессионном) примере мы использовали , содержащий набор данных , и разделите данные на два подмножества данных ( Образец данных и Оставшиеся данные ) с помощью Data Sampler. Образец был отправлен в SVM, который создал модель , которая затем использовалась в прогнозах для прогнозирования значений в оставшихся данных . Подобную схему можно использовать, если данные уже находятся в двух отдельных файлах; в этом случае будут использоваться два виджета «Файл» вместо комбинации «Файл» — «Сэмплер данных».

Второй пример показывает, как использовать SVM в сочетании с точечной диаграммой. Следующий рабочий процесс обучает модель SVM на данных радужной оболочки и выводит опорные векторы, которые являются теми экземплярами данных, которые использовались в качестве опорных векторов на этапе обучения.

Программное обеспечение

Полезные материалы от экспертов Что Делать Консалт

машин опорных векторов на примерах Python | Каролина Бенто

SVM — документация по Orange Visual Programming 3

Предварительная обработка

Примеры