Сзв м на бумажном носителе: СЗВ-М на бумажном носителе: нужно ли сдавать в 2021 году и когда

Сроки сдачи отчетности за 3 квартал 2022

Завершается 3 квартал, и скоро всем предприятиям и ИП предстоит сдавать очередную отчетность. Расскажем, какие предусмотрены для налоговой и иной отчетности сроки сдачи за 3 квартал 2022 года, и приведем их в таблице.

Особенности переноса срока сдачи отчетов за 3 квартал 2022 г.

Для большинства отчетов 3 квартала сроки их представления приходятся на октябрь. При этом действует правило переноса установленного срока сдачи в случае его совпадения с выходным днем. Если крайние сроки сдачи деклараций за 3 квартал 2022 г. (9 месяцев 2022 г.) приходятся на выходной, нерабочий или нерабочий праздничный день, они переносятся на следующую за ним рабочую дату (п. 7 ст. 6.1 НК РФ).

Так, для РСВ за 3 квартал 2022 срок сдачи фактически переносится на понедельник 31 октября, поскольку 30 октября совпадает с воскресеньем – выходным днем. 
Аналогичным образом переносятся сроки сдачи иных отчетов, представляемых в ПФР, ФСС, Росстат.

Отчетность за 3 квартал 2022 г. в ИФНС

Налоговая отчетность подается в ИФНС в сроки, установленные НК РФ.

Организациями на ОСНО и агентами по налогу декларация по налогу на прибыль сдается в срок, зависящий от порядка уплаты авансов. Срок сдачи прибыли за 3 квартал 2022 г. при ежемесячной уплате авансов из фактической прибыли приходится на 28 число месяца, следующего за каждым отчетным месяцем, а при уплате ежемесячных и ежеквартальных авансов – на 28 число месяца, следующего за кварталом.

Срок сдачи НДС за 3 квартал 2022 г. не изменился: для декларации, подаваемой налогоплательщиками и агентами – это 25 октября 2022 г., а срок для «Журнала учета счетов-фактур», представляемого посредниками – 20 октября 2022.

С 2020 года ежеквартальные авансовые расчеты по налогу на имущество юрлиц не подаются, поэтому и срок сдачи имущества за 3 квартал 2022 г. не предусмотрен. Подавать годовую декларацию необходимо лишь в марте 2023 г. – до 30 числа.

Сроки сдачи иных налоговых отчетов представлены в таблице ниже.

Прослеживаемость товаров — новая отчетность в ИФНС

Компании и ИП, у которых в отчетном периоде были операции с прослеживаемыми товарами, подают в ИФНС новую отчетность (п. 32 Положения, утв. Постановлением Правительства № 1108 от 01.07.2021). Ее форма и порядок заполнения утверждены Приказом ФНС № ЕД-7-15/645@ от 08.07.2021.

Какую отчетность нужно подавать по прослеживаемым товарам, подробно разъяснили эксперты «КонсультантПлюс». Если у вас нет доступа к системе КонсультантПлюс, получите пробный демодоступ и бесплатно переходите в Готовое решение.

Отчетность в фонды

Страхователи продолжают подавать в ПФР ежемесячную отчетность формы СЗВ-М. Подавать сведения на бумажном носителе можно при численности менее 25 человек. 

По отчетности в ФСС за 3 квартал 2022 срок сдачи по-прежнему зависит от формата представляемого документа. При среднесписочной численности (по предыдущему году) в 25 человек и меньше Расчет 4-ФСС можно подавать на бумаге до 20 октября 2022 г. (включительно). При большей численности Расчет подается в электронном формате, тогда срок сдачи 4-ФСС за 3 квартал 2022 г. позже – 25 октября 2022 г.
Ниже представлена таблица со сроками сдачи налоговых деклараций и иной отчетности за 3 квартал (9 месяцев) 2022 года.

Таблица: сроки сдачи отчетности за 3 квартал 2022 г.

Отчетность в Росстат: срок сдачи за 3 квартал 2022 г.

Многие организации и ИП должны подавать отчетность в Статистику. Конкретные формы статотчетов зависят от вида деятельности, осуществляемой предпринимателем или компанией.

Чтобы узнать, какие отчеты в Росстат нужно подать за 3 квартал 2022 г., можно обратиться к специальному сервису, где достаточно указать свои ИНН или ОГРН (ОГРНИП), либо ОКПО. Система выдаст список форм, которые должен сдать данный субъект за отчетный период, если он был включен в соответствующую выборку.

Специализация: все виды систем налогообложения, бухотчетность, МСФО

Эксперт в сфере права, бухучета, финансов и налогообложения. Общий стаж профессиональной деятельности с 2007 года. За это время успешно работала на должностях налогового консультанта, заместителя главного бухгалтера, главного бухгалтера, финансового директора. Автор множества публикаций по практическому применению бухгалтерского, налогового и трудового законодательства для различных профессиональных электронных СМИ. С отличием окончила факультет управления и психологии Кубанского государственного университета и Адыгейский государственный университет по специальности «Бухгалтерский учет и аудит».

Объяснение SVM

| Бумаги с кодом

Вам необходимо авторизоваться для редактирования.
Вы можете создать новую учетную запись, если у вас ее нет.

Или обсудите изменение в Slack.

Название метода:*

Полное название метода:*

Описание с уценкой (необязательно):

**Машина опорных векторов** или **SVM** — это непараметрическая модель обучения с учителем. Для нелинейной классификации и регрессии они используют трюк ядра для сопоставления входных данных с многомерными пространствами признаков. SVM создают гиперплоскость или набор гиперплоскостей в многомерном или бесконечномерном пространстве, которые можно использовать для классификации, регрессии или других задач. Интуитивно хорошее разделение достигается за счет гиперплоскости, которая имеет наибольшее расстояние до ближайших точек обучающих данных любого класса (так называемый функциональный запас), поскольку, как правило, чем больше запас, тем ниже ошибка обобщения классификатора. На рисунке справа показана решающая функция для линейно разделимой задачи с тремя выборками на граничных границах, называемых «опорными векторами».

Источник: [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html)

URL-адрес фрагмента кода (необязательно):

Прикрепленные коллекции:

• НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ

• НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ

Добавлять:

———

Нет в списке?

Создайте новую коллекцию

.

Новое название коллекции:

Зона верхнего уровня:

———АудиоКомпьютерное зрениеОбщиеГрафикиОбработка естественного языкаОбучение с подкреплениемПоследовательность

Родительская коллекция (если есть):

———

Описание (необязательно):

• НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ

• НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ

Добавлять:*

———

Отметьте, если эта зависимость является необязательной

Набор экземпляров SVM для обнаружения объектов и не только






Люди

• Томаш Малисевич
  (Университет Карнеги-Меллона)
• Абхинав Гупта
  (Университет Карнеги-Меллона)
• Алексей Александрович Эфрос
  (Университет Карнеги-Меллона)

Аннотация

В этой статье предлагается концептуально простой, но удивительно мощный
метод, который сочетает в себе эффективность дискриминационного объекта
детектор с явным соответствием, предлагаемым
метод ближайшего соседа. Метод основан на обучении отдельного
линейный классификатор SVM для каждого экземпляра в обучающей выборке. Каждый из
Таким образом, эти Exemplar-SVM определяются одним положительным экземпляром и
миллионы минусов. Хотя каждый детектор весьма специфичен для своего
пример, мы эмпирически наблюдаем, что ансамбль таких
Exemplar-SVM предлагает удивительно хорошее обобщение. Наш
производительность задачи обнаружения ЛОС PASCAL находится на одном уровне с гораздо
более сложная модель Felzenszwalb et al., основанная на скрытых частях, всего за
небольшое увеличение вычислительных затрат. Но главное преимущество нашего
подход заключается в том, что он создает явную связь между каждым
обнаружение и один обучающий образец. Поскольку большинство обнаружений
показать хорошее соответствие их связанному образцу, можно
передавать любые доступные метаданные образца (сегментация, геометрические
структура, 3D-модель и т. д.) непосредственно на обнаружение, которое может
затем использовать как часть общего понимания сцены.

Загрузка документа ICCV 2011 и цитирование

Томаш Малисевич, Абхинав Гупта, Алексей А. Эфрос. Ансамбль
Exemplar-SVM для обнаружения объектов и не только. В МККВ, 2011 г.
PDF
[Бибтекс]

ICML 2012 Приглашенное выступление Расширенный тезис

Томаш Малисевич, Абхинав Шривастава, Абхинав Гупта, Алексей
А. Эфрос. Exemplar-SVM для визуального обнаружения объектов, переноса меток
и поиск изображений. Будет представлен в качестве приглашенной заявки на ICML, 2012.
PDF
| Обсуждение слайдов

Результаты: 3D-перенос

Результаты: Первичная подготовка человека

Результаты: Перенос сегментации

Код Matlab (бета-версия)

Исходный код всей инфраструктуры Exemplar-SVM (крупномасштабные
обучение с использованием кластера, быстрое обнаружение и др.) доступен для скачивания ниже.
Чтобы загрузить исходный код, посетите:

Образец-SVM
кодовая страница на GitHub

Презентация

Слайды для обсуждения
Exemplar-SVM, которые я предоставил в Массачусетском технологическом институте (в формате PDF).