Сзв м расшифровка: Какая расшифровка аббревиатуры СЗВ-М?

Содержание

СЗВ-М — расшифровка аббревиатуры: blogkadrovika — LiveJournal

Category:

Общество
Cancel

СЗВ-М — расшифровка аббревиатуры не так проста, как кажется. Что обозначает название персонифицированного отчета «СЗВ-М»? Разберемся, какой смысл в обозначение вкладывал Пенсионный фонд.

Что такое аббревиатура

Этот термин произошел от латинского «brevis» — «краткий» и обозначает слово, образованное сокращением словосочетания до начальных букв или звуков.

Если набор букв прямо не идентифицирует исходное словосочетание, речь идет об условном обозначении — коде, для которого допускается применение цифр. Такая последовательность знаков фиксирует особенности объекта, к которому относится, и используется, например, при маркировке и штрих-кодировании.

СЗВ-М может оказаться как аббревиатурой, так и условным обозначением.

СЗВ-М как аббревиатура

На просторах сети Интернет пользователи активно пытаются расшифровать СЗВ-М по буквам. Фантазия людей безгранична, но самым логичным кажется вариант «Сведения о Застрахованных Входящие (в ПФ РФ)», представляемые ежеМесячно.

Действительно, форма СЗВ-М и называется «Сведения о застрахованных лицах». Но рассмотрим и другую точку зрения.

СЗВ-М как условное обозначение

Бланк данного отчета введен [cplink params=»req=doc&base=LAW&n=194369&dst=1000000001&date=16.03.2020″]Постановлением Правления ПФ РФ от 01.02.2016 № 83п[/cplink]. Другие формы персонифицированного учета утверждены [cplink params=»req=doc&base=LAW&n=331454&dst=1000000001&date=16.03.2020″]Постановлением Правления ПФ РФ от 11.01.2017 № 2п[/cplink], которым предусмотрена и инструкция по их заполнению.

В п. 1 инструкции приводится перечень отчетов и их условных обозначений, например:

Как видим, наименования форм ПФР составлены не по принципу аббревиации. Аналогичный вывод стоит применить и к отчету СЗВ-М.

О сроках сдачи СЗВ-М в 2020 году читайте здесь.

Подводим итоги

Формы персонифицированного учета имеют условные обозначения.

Сочетание букв «СЗВ-М» аббревиатурой не является и расшифровке не поддается.

Tags: отчет, отчётность, сзвм

С получившим гражданство заключается допсоглашение
[su_note note_color=» #f1f1f1″ radius=»0″]Роструд в письме от 15.12.2021 № ПГ/37863-6-1 указывает, что при приобретении иностранным работником…
Преемник не учитывает взносы присоединенной фирмы
[su_note note_color=» #f1f1f1″ radius=»0″]Страховые взносы присоединившейся фирмы не учитываются в базе по взносам правопреемника. Исчисляются они…
РСВ за 2021 год: бланк, образец заполнения, сроки сдачи
Все организации, частные фирмы и предприниматели, имеющие наемный персонал, обязаны предоставлять расчет по страховым взносам, которые…

Photo

Hint http://pics. livejournal.com/igrick/pic/000r1edq

СЗВ-СТАЖ, КОДЫ РАЗДЕЛА 3.
ПОДРОБНАЯ РАСШИФРОВКА ЗНАЧЕНИЙ

Предыдущая Следующая

СЗВ-СТАЖ, коды раздела 3. Подробная расшифровка значений

View Larger Image

Вы легко сориентируетесь, какие коды, в какой графе
и при каких условиях указывать

А КАК ЗАПОЛНИТЬ ОСТАЛЬНЫЕ РАЗДЕЛЫ ФОРМЫ ОТЧЕТА СЗВ-СТАЖ? Дотронься до меня!

Про 3 раздел формы СЗВ-СТАЖ, коды и графы — это, конечно, хорошо! А как заполнить все остальные разделы?

КАК ЗАПОЛНИТЬ ОСТАЛЬНЫЕ РАЗДЕЛЫ СЗВ-СТАЖ ЗА 2017?

ПОЙДЕМТЕ С НАМИ!
ПОДРОБНАЯ ИНСТРУКЦИЯ ЗДЕСЬ.

Раздел 3 отчета по форме СЗВ-СТАЖ — «Сведения о периоде работы застрахованных лиц» — не дает покоя многим. Нам часто звонят с вопросами именно по теме:

«Как без ошибок заполнить СЗВ-СТАЖ, коды особых условий труда, профессии, отразить фактическое время в календарном исчислении, заполнить «Дополнительные сведения» в графе 11?» и т.д.

Из этого подробного руководства, которое создано с большим вниманием к вашим задачам,
вы узнаете:

1) как именно и при каких условиях заполнить конкретные графы,
2) значения кодов и когда их указывать,
3) как отразить период работы при различных условиях труда,
4) как грамотно зачесть в стаж фактически отработанное время (предварительно отразив его в календарном исчислении),
5) как заполнять ставку и количество учебных часов, если в графе 12 указаны коды «27-ПД» или «27-ПДРК»,
6) как заполнять «Дополнительные сведения» в графе 11

и другую важную информацию, без которой вам не сдать СЗВ-СТАЖ за 2017.

3 РАЗДЕЛ ДОКУМЕНТА СЗВ-СТАЖ,
КОДЫ, ГРАФЫ, ЗАКОНОДАТЕЛЬНЫЕ ПОДТВЕРЖДЕНИЯ

1) Графы «Фамилия» и (или) «Отчество» заполните обязательно.

2) Если вам необходимо отразить несколько периодов работы по конкретному застрахованному лицу, укажите каждый из периодов отдельной строкой. Графы «Фамилия», «Имя», «Отчество», «СНИЛС» заполните 1 раз.

3) Заполните период работы застрахованного лица в рамках гражданско-правового договора, отразив в графе 11 формы СЗВ-СТАЖ коды «ДОГОВОР», «НЕОПЛДОГ» или «НЕОПЛАВТ».

Примечание.

Напоминаем, что застрахованное лицо имеет право на досрочное назначение страховой пенсии по старости:
в соответствии со ст. 30 Федерального закона от 28.12.2013 № 400-ФЗ «О страховых пенсиях», в соответствии со Списками 1 и 2 производств, работ, профессий, должностей и показателей, которые дают право на льготное обеспечение. Списки утверждены постановлением Кабинета Министров СССР от 26.01.1991 № 10.

Напоминаем, что застрахованное лицо имеет право на досрочное назначение страховой пенсии по старости:

в соответствии со ст. 30 Федерального закона от 28.12.2013 № 400-ФЗ «О страховых пенсиях»,
в соответствии со Списками 1 и 2 производств, работ, профессий, должностей и показателей, которые дают право на льготное обеспечение. Списки утверждены постановлением Кабинета Министров СССР от 26.01.1991 № 10.

Итак, есть работа, которая дает право на досрочное назначение страховой пенсии по старости.
Периоды такой работы, которая выполнялась в режиме неполной рабочей недели, но полного рабочего дня (из-за сокращения объемов производства), исчисляются по фактически отработанному времени.

Чем законодательно подтверждено исчисление периодов работы по фактически отработанному времени?
Есть п. 6 Правил исчисления периодов работы, которая дает право на досрочное назначение трудовой пенсии по старости. Исчисление видов работ по фактически отработанному времени соответствует этому пункту. Право на досрочное назначение такой пенсии подробно разъясняют статьи 27 и 28 Федерального закона «О трудовых пенсиях в Российской Федерации». Статьи утверждены постановлением Правительства РФ от 11.07.2002 № 516.

Чем законодательно подтверждено исчисление периодов работы по фактически отработанному времени?

Есть п. 6 Правил исчисления периодов работы, которая дает право на досрочное назначение трудовой пенсии по старости. Исчисление видов работ по фактически отработанному времени соответствует этому пункту.
Право на досрочное назначение такой пенсии подробно разъясняют статьи 27 и 28 Федерального закона «О трудовых пенсиях в Российской Федерации».
Статьи утверждены постановлением Правительства РФ от 11.07.2002 № 516.

Сейчас мы с вами определим количество месяцев, которые необходимо принять к зачету в стаж на соответствующих видах работ. Для этого разделите суммарное число фактически отработанных полных дней на число рабочих дней в месяце. Это число исчисляется в среднем за год:

Чтобы выполнить окончательный расчет, переведите дробную часть числа в календарные дни.
При этом учитывайте, что 1 календарный месяц равен 30 дням. При переводе примите во внимание целую часть числа. Округление в этом случае не допускается!

В графах 6 и 7 указаны даты, которые ограничивают соответствующие периоды работы. Для этих периодов в графе 11 «Исчисление страхового стажа, дополнительные сведения» отразите рабочее время в календарном исчислении (месяц, день).

Напомним, что…
Эти положения действуют в отношении должностей и учреждений, которые предусмотрены пунктом 6 Правил исчисления периодов работы, дающей право на досрочное назначение трудовой пенсии по старости. Права на досрочное назначение трудовой пенсии по старости изложены в статье 27 Федерального закона «О трудовых пенсиях в Российской Федерации». Трудовые пенсии утверждены постановлением Правительства Российской Федерации от 29.10.2002 № 781.

Напомним, что…

Эти положения действуют в отношении должностей и учреждений, которые предусмотрены пунктом 6 Правил исчисления периодов работы, дающей право на досрочное назначение трудовой пенсии по старости.
Права на досрочное назначение трудовой пенсии по старости изложены в статье 27 Федерального закона «О трудовых пенсиях в Российской Федерации».
Трудовые пенсии утверждены постановлением Правительства Российской Федерации от 29.10.2002 № 781.

Если в графе 12 «основание (код)» указано значение «27-ПДРК», обязательно укажите ставку и количество учебных часов по должностям и учреждениям. Эти должности и учреждения предусмотрены подпунктом «а» пункта 8 Правил. Обязательно сверьтесь с этим документом!

Работа в должности директора (начальника, заведующего) учреждений за период с 1 сентября 2000 г. засчитывается в стаж работы в том случае, если велась преподавательская работа. При этом преподавательская деятельность могла вестись:

Работа в должности директора (начальника, заведующего) в учреждениях среднего профессионального образования за период с 1 сентября 2000 г. также засчитывается в стаж работы. Но только в случае, если велась преподавательская деятельность. Причем в объеме не менее 360 часов в год.

Напоминаем, что…
Правила утверждены постановлением Правительства Российской Федерации от 29.10.2002 № 781. Учреждения среднего профессионального образования указаны в пункте 1. 10 раздела «Наименование учреждений» списка.

Если в графе 12 «основание (код)» указан код «27-ПДРК», обязательно укажите ставку! При этом количество учебных часов по должностям и учреждениям вы можете не указывать. Потому что, согласно подпункту «б» пункта 8 Правил, на этих должностях в данных учреждениях в стаж работы засчитывается:

Напоминаем, что…
Эти положения верны для учреждений, указанных в пунктах 1.1—1.7, 1.9 и 1.10 раздела «Наименование учреждений» списка. Правила утверждены постановлением Правительства Российской Федерации от 29.10.2002 № 781.

17) Есть территориальные условия труда или виды работ, которые дают право на досрочное назначение страховой пенсии по старости. Для застрахованных лиц, которые работают в этих условиях или на таких видах работ, не прописывайте:

отпуск без сохранения заработной платы,
время простоя по вине работника,
неоплачиваемые периоды отстранения от работы (недопущения к работе),
неоплачиваемый отпуск до одного года, предоставляемый педагогическим работникам,
один дополнительный выходной день в месяц без сохранения заработной платы, который предоставляется женщинам, работающим в сельской местности,
неоплачиваемое время участия в забастовке и другие неоплачиваемые периоды — «НЕОПЛ»;

19) Графа «Период работы» — для застрахованных лиц, которые добровольно вступили в правоотношения по обязательному пенсионному страхованию. В этой графе раздела укажите период, во время которого застрахованное лицо находилось на регистрационном учете в органах ПФР. Этот период:

20) Графу «Сведения об увольнении застрахованного лица» заполните символом «X». Это правомерно только для тех застрахованных лиц, дата увольнения которых приходится на 31 декабря календарного года, за который представляется форма СЗВ-СТАЖ.

1С:Бухгалтерия 8 (65)
1С:Зарплата и управление персоналом 8 (70)
2-НДФЛ (5)
КБК (1)
НДС (1)
НОВОСТИ (6)
СЗВ-М (1)
СЗВ-СТАЖ (6)
СЗВ-ТД (1)
Семинар (1)
ФСС РФ (1)
аванс (1)
вопрос-ответ (19)
инструкция (20)
интерфейс (1)
ключевая ставка (5)
книги покупок/продаж (1)
контрагенты (1)
корректировка реализации (1)
отчеты (18)
пени (2)
периодичность услуги (1)
платежные поручения (1)
подотчетные деньги (1)
проводки (1)
статистическая отчетность (2)
страховые взносы (15)
счет-фактура (1)

В алгоритме SVM мы отображаем каждый элемент данных как точку в N-мерном пространстве, где N зависит от количества признаков, которые четко классифицируют точки данных (например, когда число признаков равно 3, гиперплоскость становится двумерной плоскостью). .). Целью здесь является нахождение гиперплоскости (границы решений, которые помогают классифицировать точки данных) с максимальным запасом (то есть максимальным расстоянием между точками данных обоих классов). Точки данных, попадающие по обе стороны от гиперплоскости, можно отнести к разным классам.

Мы собираемся загрузить набор данных от Haxby и коллег (2001) [HGF+01]. Вы можете проверить раздел Набор данных Haxby для получения более подробной информации об этом наборе данных. Здесь мы собираемся быстро загрузить его и подготовить для приложений машинного обучения с набором прогностических переменных, временным рядом мозга 9.0019 X и зависимая переменная, аннотация по познанию y .

 импорт ОС
предупреждения об импорте
предупреждения.filterwarnings (действие = 'один раз')
из наборов данных импорта nilearn
# Мы получаем данные для субъекта 4
data_dir = os.path.join('..', 'данные')
под_номер = 4
haxby_dataset = datasets.fetch_haxby(subjects=[sub_no], fetch_stimuli=True, data_dir=data_dir)
func_file = haxby_dataset.func[0]
# маскируем данные
из nilearn.input_data импортировать NiftiMasker
mask_filename = haxby_dataset.mask_vt[0]
masker = NiftiMasker(mask_img=mask_filename, стандартизировать=True, detrend=True)
X = masker. fit_transform (func_file)
# познавательные аннотации
импортировать панд как pd
поведенческий = pd.read_csv(haxby_dataset.session_target[0], delimiter=' ')
y = поведенческий ['ярлыки']

 /home/haoting/.virtualenvs/brain_encoding_decoding/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py:14: DeprecationWarning: Пожалуйста, используйте `spmatrix` из пространства имен `scipy.sparse`, ` Пространство имен scipy.sparse.base устарело.
  из scipy.sparse.base импортировать spmatrix
/home/haoting/.virtualenvs/brain_encoding_decoding/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/optimize.py:18: Предупреждение об устаревании: используйте `line_search_wolfe2` из пространства имен `scipy.optimize`, файл `scipy. Пространство имен optimize.linesearch устарело.
  из scipy.optimize.linesearch импортировать line_search_wolfe2, line_search_wolfe1
/home/haoting/.virtualenvs/brain_encoding_decoding/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/optimize.py:18: Предупреждение об устаревании: используйте `line_search_wolfe1` из пространства имен `scipy. optimize`, файл `scipy. Пространство имен optimize.linesearch устарело.
  из scipy.optimize.linesearch импортировать line_search_wolfe2, line_search_wolfe1
/home/haoting/.virtualenvs/brain_encoding_decoding/lib/python3.8/site-packages/nilearn/datasets/func.py:20: DeprecationWarning: используйте `MatReadError` из пространства имен `scipy.io.matlab`, ` Пространство имен scipy.io.matlab.miobase устарело.
  из scipy.io.matlab.miobase импортировать MatReadError
/home/haoting/.virtualenvs/brain_encoding_decoding/lib/python3.8/site-packages/nilearn/datasets/__init__.py:93: FutureWarning: Сборщики из модуля nilearn.datasets будут обновлены в версии 0.9, чтобы возвращать строки Python вместо байтов и кадры данных Pandas вместо массивов Numpy.
  warn("Сборщики из модуля nilearn.datasets будут "

 категории = y.unique()
печать (категории)
печать (y.shape)
печать (X.форма)

 ['отдых' 'лицо' 'стул' 'ножницы' 'обувь' 'scramblepix' 'дом' 'кот'
 'бутылка']
(1452 г. )
(1452, 675)

Итак, у нас есть 1452 временных точки, по одной когнитивной аннотации в каждой, и для каждой временной точки у нас есть записи активности фМРТ в 675 вокселах. Мы также можем видеть, что когнитивные аннотации охватывают 9 различных категорий.

 из sklearn.model_selection импорта train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0,2, random_state = 0)

 из sklearn.svm импорт SVC
model_svm = SVC (случайное_состояние = 0, ядро = «линейное», C = 1)
model_svm.fit (X_train, y_train)

 SVC(C=1, ядро='linear', random_state=0)

 из sklearn. metrics импортаclassification_report
y_train_pred = model_svm.predict(X_train)
печать (classification_report (y_train, y_train_pred))

 точный отзыв поддержка f1-score
      бутылка 1,00 1,00 1,00 85
         кошка 1,00 1,00 1,00 88
       стул 1,00 1,00 1,00 90
        лицо 1,00 1,00 1,00 81
       дом 1,00 1,00 1,00 91
        остальное 1,00 1,00 1,00 471
    ножницы 1,00 1,00 1,00 81
скремблдпикс 1.00 1.00 1.00 90
        обувь 1,00 1,00 1,00 84
    точность 1,00 1161
   макрос среднее 1,00 1,00 1,00 1161
взвешенное среднее 1,00 1,00 1,00 1161

 y_test_pred = model_svm.predict(X_test)
печать (классификационный_отчет (y_test, y_test_pred))

 точный отзыв поддержка f1-score
      бутылка 0,72 0,78 0,75 23
         кошка 0,67 0,70 0,68 20
       стул 0,74 0,78 0,76 18
        лицо 0,89 0,93 0,91 27
       дом 0,93 0,82 0,87 17
        отдых 0,91 0,89 0,90 117
    ножницы 0,83 0,74 0,78 27
скремблдпикс 0,85 0,94 0,89 18
        башмак 0,72 0,75 0,73 24
    точность 0,84 291
   макросреда 0,81 0,81 0,81 291
взвешенное среднее 0,84 0,84 0,84 291

 # матрица путаницы
импорт системы
импортировать numpy как np
из sklearn. metrics импортировать путаницу_матрицу
sys.path.append('../источник')
визуализация импорта
cm_svm = матрица_замешательства (y_test, y_test_pred)
model_conf_matrix = cm_svm.astype('float') / cm_svm.sum(ось = 1)[:, np.newaxis]
visualization.conf_matrix (model_conf_matrix,
                          категории,
                          title='Результаты декодирования SVM на Haxby')

 из графика импорта nilearn
# первая строка coef_ сравнивает первую пару меток классов
# с 9 классами имеется 9*8/2 различных
coef_img = masker.inverse_transform(model_svm.coef_[0,:])
plotting.view_img(
    coef_img, bg_img=haxby_dataset.anat[0],
    title="Веса SVM", dim=-1, resampling_interpolation='ближайший'
)

 /home/haoting/.virtualenvs/brain_encoding_decoding/lib/python3.8/site-packages/scipy/ndimage/_measurements. py:305: DeprecationWarning: в будущем для скаляров np.bool_ будет возникать ошибка интерпретироваться как индекс
  вернуть _nd_image.find_objects (вход, max_label)

Этот объект классификатора использует программный пакет LIBSVM для реализации машины опорных векторов. Машина опорных векторов (SVM) — это классификатор, который изучает функцию f, которая минимизирует потерю шарнира между прогнозами, сделанными на основе обучающих данных, а также применяет штраф для более сложного f (штраф основан на норме f в воспроизводящем ядра гильбертова пространства). SVM имеет параметр C, который управляет компромиссом между эмпирическими потерями (т. е. меньшей ошибкой прогнозирования в обучающем наборе) и сложностью f. SVM могут использовать разные ядра для создания нелинейных границ решений.

SVM предназначены для работы с задачами двоичной классификации, поэтому для поддержки многоклассовой классификации мы используем два разных метода. Первый многоклассовый метод называется «все пары» и работает путем обучения отдельных классификаторов для всех пар меток (т. е. если имеется 100 различных классов, то обучается nchoosek(100, 2) = 4950 различных классификаторов). Тестирование классификатора во всех парах предполагает, что все классификаторы классифицируют контрольную точку, а затем метка класса присваивается классу, который чаще всего выбирался бинарными классификаторами (в случае равенства количества классов, выигравших конкурсе метка класса выбирается случайным образом). Значения решения для всех пар — это количество соревнований, выигранных каждым классом (для каждой контрольной точки).

Второй многоклассовый метод называется классификацией «один против всех» и работает путем обучения одного классификатора для каждого класса (таким образом, если имеется 100 классов, будет 100 классификаторов), используя данные из одного класса в качестве положительных меток. и данные из всех других классов в качестве отрицательных меток. Затем контрольная точка проходит через эти различные классификаторы, и класс с наибольшим значением предсказания SVM возвращается в качестве предсказанной метки (т. е. SVM создают функцию f(x) = y, а метка класса обычно задается как sign( y), однако здесь мы сравниваем фактические значения y для определения метки). Значения решения здесь — это значения f(x) = y, возвращаемые SVM. Наши ограниченные тесты показали, что все пары работают быстрее и дают несколько более точные результаты, поэтому это значение по умолчанию (хотя значения решения можно считать более грубыми).

Изучает функцию классификации, которая представляет собой линейную комбинацию функций ядра, использующих данные в качестве параметров. Выученная функция пытается уменьшить эмпирическую ошибку (ошибку в обучающем наборе) и сложность выученной функции.

Это обратная константа регуляризации ( 1/константа регуляризации), который определяет компромисс между соответствием обучающим данным и степенью регуляризации/простоты изученной функции. Большее значение C означает больший упор на лучшее соответствие обучающим данным.

СЗВ-М — расшифровка аббревиатуры: blogkadrovika — LiveJournal

Что такое аббревиатура

СЗВ-М как аббревиатура

СЗВ-М как условное обозначение

Подводим итоги

С получившим гражданство заключается допсоглашение

Преемник не учитывает взносы присоединенной фирмы

РСВ за 2021 год: бланк, образец заполнения, сроки сдачи

СЗВ-СТАЖ, КОДЫ РАЗДЕЛА 3. ПОДРОБНАЯ РАСШИФРОВКА ЗНАЧЕНИЙ

А КАК ЗАПОЛНИТЬ ОСТАЛЬНЫЕ РАЗДЕЛЫ ФОРМЫ ОТЧЕТА СЗВ-СТАЖ? Дотронься до меня!

КАК ЗАПОЛНИТЬ ОСТАЛЬНЫЕ РАЗДЕЛЫ СЗВ-СТАЖ ЗА 2017?

ВАШИ КОЛЛЕГИ ИНТЕРЕСУЮТСЯ ЭТИМ:

НОВОЕ, АКТУАЛЬНОЕ, ОБЯЗАТЕЛЬНОЕ:

ПОПУЛЯРНЫЕ ПОСТЫ ПО МЕТКАМ:

Декодирование мозга с помощью SVM — Введение в кодирование и декодирование мозга в фМРТ

Содержание

Машины опорных векторов

Получение данных

Обучение модели

Оценка производительности

Визуализация весов

Упражнения

libsvm_CL | Набор инструментов нейронного декодирования

СЗВ-СТАЖ, КОДЫ РАЗДЕЛА 3.
ПОДРОБНАЯ РАСШИФРОВКА ЗНАЧЕНИЙ