Сзв м что это и кто сдает 2018: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

Форма отчёта СЗВ-М в 2018 году

В 2018 году работодатели-страхователи (организации и ИП) продолжат, как заведено с 2016 года, ежемесячно сдавать в территориальное отделение Пенсионного фонда России сведения о застрахованных лицах, с которыми имеют юридическую связь. По какой именно форме сдавать отчет СЗВ-М в 2018 году? Есть ли изменения в этом бланке и где его можно скачать? Отвечаем на все вопросы в этой консультации.

Будет ли новая форма

По нашей информации, новая форма СЗВ-М в 2018 году введена не будет. Руководство ПФР вроде бы не вынашивает подобных планов. Кроме того, изменения в законодательстве с 2018 года практически никак не повлияли на структуру и содержание действующего бланка отчёта СЗВ-М.

Также см. «Что изменится в 2018 году: налоги, страховые взносы, отчетность, бухучет и новый сбор».

Напомним, что форма отчета СЗВ-М – это сведения индивидуального (персонифицированного) учета о застрахованных лицах для целей ПФР. Утверждать новую форму и формат отчета СЗВ-М в 2018 году вправе только руководство ПФР. Об этом сказано п. 2 ст. 8 Закона от 01.04.1996 № 27-ФЗ <О персучете в системе обязательного пенсионного страхования˃ (далее – Закон о персонифицированном учёте).

В законодательстве о персонифицированном учете с 2018 года не произошло никаких принципиальных изменений, которые бы заставили ПФР утвердить новую форму отчёта СЗВ-М с 2018 года.

Также отметим, что все страховые взносы (кроме взносов на травматизм) с 2017 года перешли под контроль ФНС России. Однако ПФР продолжил полностью управлять индивидуальным персонифицированным учетом и принимать соответствующую отчетность. В том числе СЗВ-М.

Также м. «Органы контроля за уплатой страховых взносов с 2017 года».

Какой бланк использовать в 2018 году

По-прежнему форма СЗВ-М в 2018 году утверждена постановлением Правления Пенсионного фонда от 01 декабря 2016 года № 83п. Выглядит она следующим образом:

С нашего сайта бесплатно скачать бланк отчёта СЗВ-М для сдачи в фонд в 2018 году на бумаге можно по прямой ссылке здесь.

Электронный формат сдачи отчёта СЗВ-М закреплён постановлением Правления ПФР от 07 декабря 2016 года № 1077п.

Заполнение отчёта

На первый взгляд, рассматриваемый бланк СЗВ-М довольно прост в заполнении. Поэтому ПФР даже не счёл нужным привести в указанном постановлении соответствующий порядок его заполнения. В то же время практика показывает, что возникает довольно много нюансов. Например, насчёт:

  • наличия обязанности в принципе заполнять и сдавать этот отчёт;
  • физических лиц, которых включать или не включать в форму.

Также см. «Нужно ли сдавать СЗВ-М без работников».

В 2018 году, как и прежде, в отчете СЗВ-М нужно показывать (п. 2.2 ст. 11 Закона о персонифицированном учете):

  • Ф.И.О. каждого застрахованного лица;
  • СНИЛС;
  • ИНН (если он известен страхователю).

Главной особенностью заполнения этой формы будет год «2018», который нужно указывать во втором разделе СЗВ-М:

Также см. «Порядок заполнения СЗВ-М в 2018 году».

Как сдавать СЗВ-М

Порядок сдачи в ПФР заполненного отчёта СЗВ-М тоже сохранился: если в бланке фигурирует 25 или более физлиц, страхователь обязан передать его по ТКС как электронный документ, снабдив усиленной квалифицированной электронной подписью (одним файлом без разбивки!). Если в отчете меньше 25 человек, допустима сдача бумажного отчета (абз. 3 п. 2 ст. Закона о персонифицированном учёте).

Также см. «Форма СЗВ-СТАЖ: как заполнить и сдать новую форму для годовой отчетности в ПФР».

СЗВ-М и СЗВ-ТД: сдавать ли на ликвидатора


И. И. Греченко
автор ответа, консультант Аскон по бухгалтерскому учету и налогообложению

Вопрос

По выписке ЕГРЮЛ компания находится в стадии ликвидации. 21.05.2021 ликвидатором назначен один из учредителей компании.

С 2013 года компания не вела хозяйственной деятельности. Числится генеральный директор, который до назначения ликвидатора подписывал и отправлял нулевую отчетность.

Зарплата не начислялась. Расчетный счет закрыт.

Как сдать отчетность в ПФР, в частности — СЗВ-М? С ликвидатором-учредителем договор не заключен, соответственно СЗВ-ТД не сдавали.

Ответ

В рассматриваемой ситуации форму СЗВ-М в отношении ликвидатора, по нашему мнению, следует подавать несмотря на то, что с ним не заключен трудовой или гражданско-правовой договор.

СЗВ-ТД нужно будет сдавать только на тех работников, которые работают по трудовому договору. По ликвидатору, выполняющему работы (оказывающим услуги) по гражданско-правовому договору или без договора, СЗВ-ТД представлять не нужно.

Обоснование

Согласно п. 3 ст. 62 Гражданского кодекса РФ учредители (участники) юридического лица или орган, принявшие решение о ликвидации юридического лица, назначают ликвидационную комиссию (ликвидатора) и устанавливают порядок и сроки ликвидации в соответствии с законом.

С момента назначения ликвидационной комиссии к ней переходят полномочия по управлению делами юридического лица (п. 4 ст. 62 ГК РФ).

Действующим законодательством РФ не установлена обязанность заключать с членами ликвидационной комиссии (ликвидатором) трудовой или гражданско-правовой договор.

Страхователь ежемесячно не позднее 15-го числа месяца, следующего за отчетным периодом — месяцем, представляет о каждом работающем у него застрахованном лице (включая лиц, заключивших договоры гражданско-правового характера) форму СЗВ-М (п. 2.2 ст. 11 Федерального закона от 01.04.1996 N 27-ФЗ «Об индивидуальном (персонифицированном) учете в системе обязательного пенсионного страхования»).

В Письме ПФР от 07.06.2018 N 08/30755 «О предоставлении информации» разъяснено, что работодатель, зарегистрированный в Пенсионном фонде Российской Федерации в качестве страхователя по обязательному пенсионному страхованию, обязан представлять отчетность по индивидуальному (персонифицированному) учету, в том числе по форме СЗВ-М, в отношении застрахованных лиц, работающих в организации по трудовому или гражданско-правовому договору, в том числе в отношении руководителей организации, являющихся единственными участниками (учредителями), членами организаций, собственниками их имущества.

В Письме ПФР от 06.05.2016 N 08-22/6356 приведены разъяснения, что, если с руководителем не заключали трудовой или гражданско-правовой договор и при этом отсутствовал факт начисления в пользу вышеуказанного лица выплат и иных вознаграждений за отчетный период, это не является основанием для непредставления в отношении этих лиц отчетности по форме СЗВ-М.

Полагаем, что в отношении ликвидатора, с которым не заключен трудовой или гражданско-правовой договор, также следует применять данные разъяснения.

Таким образом, если с ликвидатором не заключен трудовой или гражданско-правовой договор, то, по нашему мнению, форму СЗВ-М на него следует подавать.

Согласно п. 1.2 Порядка заполнения формы «Сведения о трудовой деятельности зарегистрированного лица (СЗВ-ТД)», утвержденного Постановлением Правления ПФР от 25.12.2019 N 730п, форма СЗВ-ТД заполняется на основании приказов (распоряжений), иных решений или документов, подтверждающих оформление трудовых отношений между страхователем и зарегистрированным лицом, и содержит сведения о трудовой деятельности зарегистрированного лица, его приеме на работу, переводах на другую постоянную работу и об увольнении.

Трудовые отношения между работником и работодателем могут возникать только при заключении трудового договора.

Отношения, возникшие с ликвидатором в рамках гражданско-правового договора, регулируются Гражданским кодексом РФ.

Договором признается соглашение двух или нескольких лиц об установлении, изменении или прекращении гражданских прав и обязанностей. В отличие от трудового договора, сторонами которого выступают работодатель и работник, гражданско-правовой договор заключается между заказчиком и подрядчиком (исполнителем) (п. 1 ст. 420 ГК РФ).

Трудовое законодательство и иные нормативные правовые акты, содержащие нормы трудового права, не распространяются на лиц, работающих по гражданско-правовым договорам (ч. 8 ст. 11 ТК РФ).

Таким образом, форма СЗВ-ТД подается на лиц, которые работают по трудовому договору. По работникам, выполняющим работы (оказывающим услуги) по ГПД, СЗВ-ТД представлять не нужно.

Вопрос: В каком случае на ликвидатора или члена ликвидационной комиссии подается отчет по форме СЗВ-ТД? (Консультация эксперта, 2021).

Руководство покупателя

SVM — многоквартирный дом NW

MFNW не продает наши списки участников и не передает их третьим лицам, которые могли бы их продать. Если вы получили электронное письмо с предложением продать список участников, немедленно удалите его, не переходите по ссылкам и не отвечайте спамерам.

Этот сайт использует файлы cookie.

СОЗНАВАТЬ

Компания Multifamily NW («MNW») объявила о том, что эксклюзивное руководство для покупателей SVM («Руководство») — главный источник соответствующих продуктов и услуг для профессионалов в области аренды — теперь доступно на веб-сайте MNW по адресу www.multifamilynw. орг.
MNW в партнерстве с базирующейся в Оверленд-Парке, штат Канзас, компанией Strategic Value Media, ведущим общенациональным поставщиком печатных и цифровых медиа-решений для национальных, государственных и местных торговых и членских ассоциаций, выпустили Руководство. MNW гордится тем, что предоставляет своим членам этот полезный и легко доступный круглогодичный ресурс.
«Это всеобъемлющее руководство предлагает доступ к обширной сети отраслевых поставщиков, — сказала Кристен Дэвис, операционный директор MNW. «Мы очень довольны отличной работой, которую SVM проделала с этим руководством, которое, как мы надеемся, теперь будет в значительной степени помогать профессионалам отрасли в принятии обоснованных решений о покупке в течение года. Реакция отрасли на это руководство была просто выдающейся».
Версия Руководства 2018 г. содержит обновленные и расширенные списки компаний и продуктов, а также другую ценную информацию, относящуюся к сфере аренды жилья. Справочник предоставляет членам MNW и другим профессионалам отрасли эффективный способ поиска товаров и услуг. Путеводитель также предлагает поставщикам и компаниям по аренде жилья исключительную наглядность, демонстрируя их продукты и услуги целевой группе покупателей из конкретной отрасли.
Если ваша компания или бизнес еще не воспользовались этой исключительной возможностью выделить свои продукты и услуги в Путеводителе, еще не поздно! Чтобы узнать больше о рекламе своих продуктов или услуг в этом эксклюзивном Руководстве, отправьте электронное письмо по адресу mnw-advertise@svmmedia. com.

Категории

#MFNWCares
Отчет о квартире
Центральный Орегон
Сообщество
Справедливое жилье
Новости отрасли
Оповещения о защите интересов
Обновления сообщества MFNW
Обзоры событий
Долина Мид-Уилламетт
Многосемейная карьера
Портленд/ЮЗ Вашингтон
Новости SWV

Последние сообщения

Руководство для избирателей 2022 г.

20 октября 2022 г. Джонатан Клей

Отчет о квартирах осенью 2022 г. от многоквартирного дома NW

18 октября 2022 г. Джонатан Клей

Жилое оптоволокно теперь играет важную роль в повышении NOI (часть 1)

29 сентября 2022 г.

Максимальное повышение арендной платы в штате Орегон в 2023 г. составляет 14,6%

18 сентября 2022 г. Джонатан Клей

Критические пожарные погодные условия и отключение электроэнергии в целях общественной безопасности

8 сентября 2022 г. Джонатан Клей

Что такое метод опорных векторов (SVM)? — с Python | by Caner Dabakoglu

  1. Что такое машина опорных векторов (SVM)
  2. Параметры SVM
  3. Импорт библиотек и считывание данных
  4. Визуализация данных
  5. Создание и оценка модели

SVM пытается нарисовать алгоритм Hyper или Support Vector Machine два класса, чтобы разделить их. Может быть много гиперплоскостей, но цель SVM — найти максимальный запас или найти максимальное расстояние между точками данных для каждого класса. Эти точки данных являются ближайшими точками данных к гиперполосе для каждого класса. Давайте посмотрим на изображение ниже, оно объясняет лучше.

Также SVM использует метод, называемый трюком ядра , для преобразования данных. Если точки данных имеют низкоразмерное пространство и он не сможет нарисовать гиперплоскость, он попытается добавить к данным новое измерение.

Теперь я объясню некоторые параметры в SVM, и мы попробуем использовать SVM для классификации голосов по признакам.

Параметр C
Параметр C управляет компромиссом между точками обучения.

  • Малый C: Большой запас
  • Большой C: Маленький запас, возможно переоснащение.
    Если вы спросите, что лучше использовать, ответ будет «это зависит от ваших данных». Было бы лучше, если бы вы попробовали разные значения C, чтобы найти лучший результат.

Ядро
Вы можете выбрать тип ядра, используемый SVM. Он может быть «линейным», «rbf», «поли», «сигмоидальным», «предварительно вычисленным». И да, ответ все тот же «это зависит от ваших данных».

Гамма Параметр
Это коэффициент ядра. Вы используете его, если выбираете «rbf», «poly» или «sigmoid» в качестве ядра.

Также есть параметры «степень». Он используется для «полиномиального» ядра, чтобы определить степень полиномиального ядра. По умолчанию это 3.

 import numpy as np 
 import pandas as pd 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 import seaborn as sns  # Чтение данных  
 df = pd.read_csv("../input/voice.csv")  # Первые 5 Строки данных  
 df.head() 
 df.columns 
 df.info() 
 sns.pairplot(df, hue='label', vars=['skew', 'kurt', 
 'sp .ent», «sfm», «mode», «meanfun», 
 'meandom','dfrange']) 
 plt.show() 
 sns.countplot(df.label) 
 plt.show() 
 sns.scatterplot(x = 'skew', y = 'kurt', оттенок = 'метка', данные = df) 
 plt.show() 
 plt.figure(figsize=(20,10)) 
 sns.heatmap(df.corr(), annot=True, ширина линии=0,5, fmt='.2f', linecolor = 'grey') 
 plt.show() 
 X = df.drop(['label'],axis=1) 
 y = df.label

Мы будем использовать 70 % наших данных для обучения нашей модели, и мы проверим ее с 30% данных.

   from   sklearn.model_selection   import   train_test_split 
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0. 3, random_state=42)  # Import SVM   
   from   sklearn.svm   import   SVC 
 
 svm = SVC() 
 svm.fit(X_train, y_train)y_pred = svm.predict(X_test)  из  sklearn.metrics  импорт  путаница_матрица, классификация_отчетсм = путаница_матрица(у_тест, y_пред) sns.heatmap(cm, annot = True, cmap="Paired_r", linewidth=2, linecolor='w', fmt='.0f') 
 plt.xlabel('Прогнозируемое значение') 
 plt.ylabel('Истинное значение') 
 plt.show()

Точность теста: 71,29% предсказание не хорошее. Итак, давайте попробуем улучшить нашу модель. Сначала мы нормализуем наши данные, после чего применим некоторые оптимизации параметров.

  # Нормализация  
 X = (X - np.min(X)) / (np.max(X) - np.min(X)).valuesX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0,3, random_state = 42)

Подгоняем нашу модель.

 svm.fit(X_train, y_train)y_pred = svm.predict(X_test)cm = путаница_матрица(y_test,y_pred)sns. heatmap(cm, annot=True, fmt='.0f', cmap='brg_r') 
 plt.xlabel('Прогнозируемое значение') 
 plt.ylabel('Истинное значение') 
 plt.show()

Точность теста: 97,27%

Ничего себе! Наша оценка увеличилась до 97,27%, и все, что мы сделали, это нормализовали данные! Здесь мы видим важность нормализации. Попробуем найти наилучшие параметры для нашей модели.

  из  sklearn.model_selection  import  GridSearchCVparam_grid = {'C':[0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001], 'kernel' : ['rbf', ' poly', 'sigmoid', 'linear']}grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid, refit=True, verbose=4)grid.fit(X_train, y_train)print("Лучшие параметры: ",grid.best_params_)

Лучшие параметры: {‘C’: 10, ‘gamma’: 1, ‘kernel’: ‘rbf’} annot=True, fmt=’.0f’, cmap=’gray_r’)
plt.xlabel(‘Прогнозируемое значение’)
plt.ylabel(‘Истинное значение’)
plt.show()

Точность теста: 97,79% 

 print(classification_report(y_test, grid_pred))

оценка снова немного увеличилась, и мы достигли 97,79% точности.