Сроки сзвм 2018: сроки сдачи, заполнение, бланк новой формы и образец — Контур.Экстерн

СЗВ-стаж при ликвидации организации в 2022 году — образец заполнения. Новый бланк отчета СЗВ-стаж

При ликвидации организации СЗВ-СТАЖ — это обязательная форма персонифицированной отчетности в ПФР. На ее подготовку предусмотрен месяц со дня принятия решения о прекращении деятельности.

Содержание

Сроки сдачи СЗВ-СТАЖ при ликвидации

По единым требованиям ПФР, отчет СЗВ-СТАЖ страхователи сдают один раз в год. Срок предоставления информации для стандартных условий — до 1 марта года, следующего за отчетным.

Но чиновники обозначили ряд отклонений, когда страхователям придется отчитаться, не дожидаясь установленного времени. Среди исключений обозначена ликвидация страхователя. На необходимость сдачи такой отчетности указывает и косвенно отвечает, бывает ли ликвидационная форма СЗВ-СТАЖ, ст. 9 закона № 27-ФЗ от 01.04.1996.

В п. 3 ст. 11 закона № 27-ФЗ от 01.04.1996 указано, какой отчет сдавать, если организация закрылась: в ПФР направляют форму СЗВ-СТАЖ не позднее месяца с момента утверждения промежуточного ликвидационного баланса. Если компанию ликвидируют в результате банкротства, то отчитаться перед ПФР следует до предоставления в арбитражный суд отчетности конкурсного управляющего. При добровольном прекращении деятельности отчетность конкурсного управляющего отсутствует и на сроки не влияет.

Обращаем внимание, что специальный срок сдачи СЗВ-СТАЖ в ИФНС при ликвидации организации не установлен, поскольку эту форму не передают налоговикам, а направляют исключительно в Пенсионный фонд.

В 27-ФЗ закреплено, какой датой сдавать отчет индивидуальному предпринимателю, — сроки СЗВ-СТАЖ при закрытии ИП в 2022 году установлены не позднее 1 месяца с момента принятия решения о прекращении бизнеса.

Другие ситуации, когда придется подготовить СЗВ-СТАЖ раньше срока:

• если работник оформляется на пенсию. Тогда отчет подают в течение 3 календарных дней с момента поступления письменного заявления от сотрудника о назначении пенсии;
• если подчиненный увольняется. Подготовьте ему отчет и выдайте в день увольнения вместе с другими документами;
• если компания подлежит реорганизации. Правила, когда сдавать СЗВ-СТАЖ при ликвидации ООО, относятся и к реорганизации — при разделении отводится один календарный месяц с момента утверждения разделительного баланса. При слиянии — не позднее дня подачи документации для внесения изменений в ЕГРЮЛ.

Используйте бесплатно инструкции от экспертов КонсультантПлюс, чтобы правильно заполнить и сдать СЗВ-СТАЖ в других ситуациях.

Для чтения получите доступ в КонсультантПлюс (бесплатно на 2 дня)

Кого отражаем в СЗВ-СТАЖ при ликвидации

Включите в СЗВ-СТАЖ всех работников компании, с которыми были заключены трудовые договоры. Работающих по совместительству тоже отразите в отчетной форме.

Не забудьте включить в отчетность при ликвидации ООО и граждан, трудящихся на ликвидируемом предприятии по договорам гражданско-правового характера, например работающих по договору подряда или авторского заказа.

С 19 августа внесены технические изменения в отчет. Теперь если сведения подает уполномоченный представитель, необходимо вписать его должность. При ликвидации организации, увольнении работников и по итогам 2022 года следует пользоваться обновленным бланком.

Инструкция, как заполнить СЗВ-СТАЖ при ликвидации организации, выглядит так: по каждому работавшему добавляют сведения:

• Ф.И.О. Но отчество указываем при наличии;
• СНИЛС — номер страхового свидетельства застрахованного гражданина;
• период или несколько периодов работы в компании с начала года до момента прекращения деятельности;
• информацию о начисленных взносах.

Используйте для заполнения стандартный бланк СЗВ-СТАЖ, утвержденный Постановлением правления ПФР № 507п (приложение 1). Иного формуляра для ликвидационной отчетности не предусмотрено, информация, когда будет новая форма СЗВ-СТАЖ при ликвидации, отсутствует.

В 27-ФЗ разъясняется, нужно ли сдавать этот отчет на ликвидатора по договору ГПХ, — да, но только если договор ГПХ с ликвидатором действителен до момента регистрации закрытия ООО или ИП. По правилам, в отчетной форме отражаются все застрахованные лица, с которыми у компании заключены договоры гражданско-правового характера (п. 2.2 ст. 11 27-ФЗ).

Иногда ликвидатор работает без договора и оплаты, в этом случае действует другая норма — СЗВ-СТАЖ на ликвидатора без оплаты в 2022 году не сдают.

Порядок составления отчета

Действующая форма СЗВ-СТАЖ и порядок ее заполнения утверждены Постановлением правления ПФР от 06.12.2018 № 507п. Для отчета при прекращении деятельности применяют ее.

Если страхователь прекращает свою деятельность, то важно правильно отразить трудовые периоды в отчетности. Как заполнить СЗВ-СТАЖ при ликвидации:

1. Отразите период работы в компании с 1 января года по день ликвидации, если трудовой договор или договор ГПХ действителен на момент составления отчетности. Например, работник принят в компанию в прошлом году и продолжил работать до фактического прекращения деятельности. Если в отчетном периоде у страхователя не было сотрудников и работников по ГПХ, то подается нулевой отчет. По логике, сдавать нулевой СЗВ-СТАЖ при ликвидации, если нет директора, не требуется. Но ПФР рекомендует подать форму, чтобы избежать проблем с контролерами при закрытии компании.
2. Укажите период работы с даты фактического приема на работу по день ликвидации, если сотрудник трудоустроен в фирму не с начала календарного года. Например, рабочий по договору ГПХ принят в марте и трудился до закрытия бизнеса.
3. Зафиксируйте период с момента фактического приема до момента увольнения либо прекращения действия договора. Например, если с работником заключили срочный трудовой договор.

Если в течение указанных периодов деятельности имелись дни, исключаемые из страхового стажа, то необходимо выделить каждый. Соблюдайте общие принципы заполнения отчета.

Порядок заполнения отчета

Разберемся пошагово, как и когда подавать СЗВ-СТАЖ при увольнении генерального директора при ликвидации ООО или ИП.

Шаг № 1. Данные страхователя.

Регистрируем сведения о ликвидируемом предприятии. Указываем регистрационный номер, присвоенный в ПФР. Вносим ИНН и КПП. Затем указываем наименование компании-страхователя.

Здесь же указываем тип предоставляемых сведений — «Исходная».

Шаг № 2. Отчетный период.

Указываем календарный год, за который формируется ликвидационный формуляр. Например, если фирма прекращает деятельность в 2022 году, то в отчете указываем «2022».

Шаг № 3. Сведения о застрахованных лицах и периодах работы.

Детализируем информацию отдельно по каждому работнику компании. Указываем Ф.И.О., СНИЛС. Затем регистрируем все периоды трудовой деятельности в компании. Для каждого периода вписываем код в соответствии с приложением к Постановлению правления ПФР № 507п.

Если ликвидацией занимается ликвидатор без взимания платы за услуги, то ни нулевой СЗВ-М, ни СЗВ-СТАЖ на ликвидатора без оплаты не подают. (Такое возможно, если с ликвидатором не заключен договор, например, в этой роли выступает директор ликвидируемого предприятия.)

Шаг № 4. Информация об уплаченных взносах.

Раздел заполняем сведениями о начисленных и уплаченных страховых взносах в пользу работающих пенсионеров. Если в учреждении нет пенсионеров, то этот раздел оставляем пустым.

Эксперты КонсультантПлюс разобрали, как составить и подать налоговую, бухгалтерскую и другую отчетность при ликвидации организации. Используйте эти инструкции бесплатно.

Для чтения получите доступ в КонсультантПлюс (бесплатно на 2 дня)

Рассмотрим конкретный пример. Допустим, ООО ликвидируется в 2022 году. Дата утверждения ликвидационного баланса — 24.07.2022. В компании трудились пять сотрудников: директор Петров П.П. и другие специалисты. С работниками были заключены трудовые договоры, которые были расторгнуты 30.06.2022. В период с января по дату ликвидации у работников имелись периоды нетрудоспособности.

Как подать отчет в ПФР

Особые указания и другие особенности, как отразить ликвидацию в ПФ, не предусмотрены. Подготовьте отчетность либо на бумажном носителе, либо в электронной форме и отправьте в территориальное ведомство. После сдачи отчета сотрудниками ПФР готовится справка из ПФР при ликвидации ООО как подтверждение факта отчетности компании при закрытии.

Компании, в штате которых трудятся менее 10 человек, вправе отчитываться любым удобным для них способом — как на бумаге, так и в цифровом формате.

Электронный отчет требует удостоверения цифровой подписью руководителя компании.

Фирмы с численностью 10 и более работников права выбора не имеют. Такие страхователи обязаны предоставлять сведения в Пенсионный фонд исключительно в электронном виде.

Вам в помощь образцы, бланки для скачивания

Скачать образец заполнения СЗВ-СТАЖ при ликвидации организации

Скачать образец СЗВ-СТАЖ при ликвидации ИП

Silvercorp Metals Inc (AMEX:SVM) История дивидендов

Нажмите, чтобы увидеть данные о дивидендах Silvercorp Metals Inc, даты и дополнительную финансовую информацию, или здесь, чтобы увидеть прогноз SVM по дивидендам за 10 лет.

Silvercorp Metals Inc (AMEX:SVM) Информация о дивидендах
SVM Последнее закрытие		Дивидендная доходность		Ставка дивидендов
2,96 $		0,84%		$0,03
Коэффициент выплаты дивидендов			Темпы роста дивидендов за 3 года
16,00%			0,00%
Silvercorp Metals Inc (AMEX:SVM) История дивидендов
Silvercorp Metals IncSVM Дивиденды за 2022 год
Дата отклонения	Ex Дата	Дата записи	Дата выплаты	Тип	Сумма Сумма $
07 ноября 2022 г. 11/7/22	23 ноября 2022 г. 23/11/22	25 ноября 2022 г. 25/11/22	16 декабря 2022 г. 12/16/22	0	0,013
Май. 27, 20225/27/22	3 июня 2022 г. 26/3/22	06 июня 2022 г. 26/6/22	24 июня 2022 г. 24/24/26	0	0,013
Silvercorp Metals IncSVM 2022 Итого:					0,025
Silvercorp Metals IncSVM Дивиденды за 2021 год
Дата отклонения	Ex Дата	Дата записи	Дата выплаты	Тип	Сумма Сумма $
08 ноября 2021 г. 11/8/21	23 ноября 2021 г. 23/11/21	24 ноября 2021 г. 24/11/21	15 декабря 2021 г.12/15/21	0	0,013
Май. 26, 20215/26/21	3 июня 20216/3/21	04 июня 20216/4/21	25 июня 20216/25/21	0	0,013
Silvercorp Metals IncSVM 2021 Итого:					0,025
Silvercorp Metals IncSVM Дивиденды за 2020 год
Дата отклонения	Ex Дата	Дата записи	Дата выплаты	Тип	Сумма Сумма $
10 ноября 2020 г. 20.10.11	24 ноября 2020 г. 24/11/20	25 ноября 2020 г. 25.11. 20	16 декабря 2020 г. 16.12.2012	0	0,013
Май. 28, 20205/28/20	04 июня 2020 г. 04.06.2020	05 июня 2020 г. 05/05/20	26 июня 2020 г. 26.06.2020	0	0,013
Silvercorp Metals IncSVM 2020 Итого:					0,025
Инструмент Dividend Allstars™ Собственный календарь экс-дивидендов Система отслеживания портфеля Dividend Scorecard™ Индивидуальный скрининг дивидендных акций 4 БЕСПЛАТНЫХ специальных отчета от ведущих экспертов по дивидендам И многое другое… Узнайте больше здесь   Откройте для себя лучшее Дивидендные акции сейчас НАЧНИТЕ ЗДЕСЬ
Silvercorp Metals IncSVM Дивиденды за 2019 год
Дата декламации	Ex Дата	Дата записи	Дата выплаты	Тип	Сумма Сумма $
12 ноября 2019 г. 19.11.2011	26 ноября 2019 г. 26.11.19	27 ноября 2019 г. 27.11.19 19	18 декабря 2019 г. 18.12.19	0	0,013
Май. 28, 20195/28/19	06 июня 20196/06/19	09 июня 20196/9/19	28 июня 2019 г. 28.06.19	0	0,013
Silvercorp Metals IncSVM 2019 Итого:					0,025
Silvercorp Metals IncSVM Дивиденды за 2018 год
Дата декламации	Ex Дата	Дата записи	Дата выплаты	Тип	Сумма Сумма $
15 ноября 2018 г. 15.11.18	27 ноября 2018 г. 27.11.18 18	28 ноября 2018 г. 28.11.18 18	19 декабря 2018 г.19.12.1818	0	0,013
Май. 28, 20185/28/18	07 июня 2018 г. 6/7/18	8 июня 2018 г. 6/8/18	29 июня 2018 г. 29.06.20186	0	0,013
Silvercorp Metals IncSVM 2018 Итого:					0,025
Silvercorp Metals IncSVM Дивиденды за 2017 год
Дата декламации	Ex Дата	Дата записи	Дата выплаты	Тип	Сумма Сумма $
09 ноября 2017 г. 17.09.11	27 ноября 2017 г. 27.11.17	28 ноября 2017 г. 28.11.17	19 декабря 2017 г. 19.12.1717	0	0,010
Май. 26, 20175/26/17	07 июня 2017 г. 17.07.2017	09 июня 20176/9/17	30 июня 2017 г. 30.06.17	0	0,010
Silvercorp Metals IncSVM 2017 Итого:					0,020

3 дивидендных акции с заоблачной доходностью

Эксклюзивные рекомендации от признанного аналитика, который 15 лет опережает рынок.

Silvercorp Metals Inc Новости и обновления о дивидендных акциях

07 ноября 2022 г. ОБЪЯВЛЕНИЕ О ДИВИДЕНДАХ: Silvercorp Metals Inc (AMEX: SVM) 07.11.2022 объявила о выплате дивидендов в размере 0,0125 доллара США на акцию

Подробнее…

Nov 05, 2022 ПОВЫШЕНИЕ ЦЕНЫ АКЦИЙ SVM: Silvercorp Metals Inc 11 мая 2022 г. увеличила цену акций > 10% с 2,34 до 2,68 долл. США

Подробнее…

15 октября 2022 г. SVM СКИДКА АКЦИЙ: Silvercorp Metals Inc 15-10-2022 снизила цену акций > 10% с 2,54 до 2,28 долл. США

Подробнее…

Подробнее Silvercorp Metals Inc. Новости о дивидендах

Новости и обновления о дивидендных акциях

21 декабря 2022 г. СНИЖЕНИЕ ЦЕНЫ АКЦИЙ PDIYF: Predictive Discovery Ltd. 21-12-2022 снизила цену акций > 10% с 0,18 до 0,16 долл. США

Подробнее…

21 декабря 2022 г. СНИЖЕНИЕ ЦЕНЫ АКЦИЙ GNYPF: Masivo Silver Corp 21 декабря 2022 г. снизила цену акций > 10% с 0,17 до 0,13 долл. США

Подробнее…

21 декабря 2022 г. СНИЖЕНИЕ ЦЕНЫ АКЦИЙ STSBF: South Star Battery Metals Corp 21-12-2022 снизила цену акций > 10% с $0,43 до $0,37

Подробнее. ..

More Precious Metals Dividend News

Классификация рака молочной железы с использованием метода опорных векторов (SVM) | Адебола Ламиди

Справочная информация:

Рак молочной железы является наиболее распространенным видом рака среди женщин в мире. На его долю приходится 25% всех случаев рака, и только в 2015 году от него пострадало более 2,1 миллиона человек. Это начинается, когда клетки молочной железы начинают бесконтрольно расти. Эти клетки обычно образуют опухоли, которые можно увидеть на рентгеновском снимке или прощупать в виде уплотнений в области молочной железы.

Ранняя диагностика значительно повышает шансы на выживание. Основные проблемы, связанные с его обнаружением, заключаются в том, как классифицировать опухоли на злокачественные (раковые) или доброкачественные (не раковые). Опухоль считается злокачественной, если клетки могут прорастать в окружающие ткани или распространяться на отдаленные участки тела. Доброкачественная опухоль не проникает в близлежащие ткани и не распространяется на другие части тела, как раковые опухоли. Но доброкачественные опухоли могут быть серьезными, если они давят на жизненно важные структуры, такие как кровеносные сосуды или нервы.

Техника машинного обучения может значительно повысить уровень диагностики рака молочной железы. Исследования показывают, что опытные врачи могут обнаружить рак с точностью до 79 %, а точность 91 % (иногда до 97 %) может быть достигнута с помощью методов машинного обучения.

Задача проекта

В этом исследовании моя задача состоит в том, чтобы классифицировать опухоли на злокачественные (раковые) и доброкачественные (нераковые), используя признаки, полученные из нескольких изображений клеток.

Характеристики рассчитываются на основе оцифрованного изображения тонкоигольной аспирации (ТАБ) образования молочной железы. Они описывают характеристики ядер клеток, присутствующих на изображении.

Информация об атрибутах:

1. Идентификационный номер
2. Диагноз (M = злокачественное, B = доброкачественное)

Для каждого клеточного ядра вычисляются десять действительных признаков (расстояния Радиуса 9027

3) от центра к точкам на периметре)

Существует сильная корреляция между средним радиус и средний периметр, а также среднюю площадь и средний периметр

Начнем с моделирования в науке о данных.

В зависимости от того, как долго мы жили в определенном месте и путешествовали в какое-либо место, мы, вероятно, хорошо понимаем время в пути в нашем районе. Например, мы добирались до работы/учебы, используя комбинацию метро, ​​автобусов, поездов, уберов, такси, автобазы, пешком, на велосипеде и т. д.

Все люди естественным образом моделируют окружающий их мир.

Со временем наши наблюдения за транспортом создали мысленный набор данных и мысленную модель, которые помогают нам предсказывать, каким будет движение в разное время и в разных местах. Вероятно, мы используем эту ментальную модель, чтобы планировать свой день, предсказывать время прибытия и решать многие другие задачи.

• Как специалисты по данным, мы пытаемся уточнить наше понимание отношений между различными величинами, используя данные и математические/статистические структуры.
• Этот процесс называется моделированием.
• Модели — это упрощения реальности, которые помогают нам лучше понять то, что мы наблюдаем.
• В условиях науки о данных модели обычно состоят из интересующей независимой переменной (или выходных данных) и одной или нескольких зависимых переменных (или входных данных), которые, как считается, влияют на независимую переменную.

• Мы можем использовать модели для вывода.
• Имея модель, мы можем лучше понять отношения между независимой переменной и зависимой переменной или между несколькими независимыми переменными.

Примером того, где полезны выводы из ментальной модели, является:

Определение того, в какое время дня мы работаем лучше всего или устаем.

• Мы можем использовать модель, чтобы делать прогнозы или оценивать значение зависимой переменной при наличии хотя бы одного значения независимой переменной.
• Прогнозы могут быть ценными, даже если они не совсем верны.
• Хорошие прогнозы чрезвычайно ценны для самых разных целей.

Пример того, где предсказание на основе ментальной модели может быть ценным:

Предсказание того, сколько времени потребуется, чтобы добраться из точки А в точку Б. данные и вывод.

Предсказание — это предположения о будущих сценариях на основе данных и модели, построенной на основе этих данных.

В этом проекте мы будем говорить о модели машинного обучения, называемой машиной опорных векторов (SVM) 9.0429

Машина опорных векторов (SVM) — это бинарная линейная классификация, граница решения которой явно построена для минимизации ошибки обобщения. Это очень мощная и универсальная модель машинного обучения, способная выполнять линейную или нелинейную классификацию, регрессию и даже обнаружение выбросов.

SVM хорошо подходит для классификации сложных, но небольших или средних наборов данных.

Важно начать с интуиции для SVM со специальным линейно разделимым классификационное дело.

Если классификация наблюдений «линейно разделима» , SVM соответствует «границе решения» , которая определяется наибольшим интервалом между ближайшими точками для каждого класса. Это обычно называют «гиперплоскостью максимального поля (MMH)» .

• Эффективен в больших пространствах.
• По-прежнему эффективен в случаях, когда количество измерений превышает количество выборок.
• Использует подмножество обучающих точек в функции принятия решений (называемых опорными векторами), поэтому также эффективно использует память.
• Универсальность: для функции принятия решений можно указать различные функции ядра. Предоставляются общие ядра, но также можно указать пользовательские ядра.

• Если количество признаков намного превышает количество выборок, избегайте переобучения при выборе функций ядра, и условие регуляризации имеет решающее значение.
• SVM не предоставляют оценки вероятности напрямую, они рассчитываются с использованием дорогостоящей пятикратной перекрестной проверки (см. Оценки и вероятности).

Теперь, когда мы лучше понимаем моделирование и машину опорных векторов (SVM), давайте начнем обучать нашу модель прогнозирования.

Из нашего набора данных давайте создадим матрицу цели и предиктора

• «y» = функция, которую мы пытаемся предсказать (выход). В этом случае мы пытаемся предсказать, является ли наша «мишень» раковой (злокачественной) или нет (доброкачественной). то есть мы собираемся использовать здесь функцию «цель».
• «X» = предикторы, которые являются оставшимися столбцами (средний радиус, средняя текстура, средний периметр, средняя площадь, средняя гладкость и т. д.)

Теперь, когда мы присвоили значения нашим «X» и «y», следующим шагом будет импорт библиотеки Python, которая поможет нам разделить наш набор данных на данные для обучения и тестирования.

• Данные для обучения = подмножество наших данных, используемых для обучения нашей модели.
• Тестовые данные = подмножество наших данных, которых модель раньше не видела (мы будем использовать этот набор данных для проверки производительности нашей модели).

Давайте разделим наши данные, используя 80% для обучения и оставшиеся 20% для тестирования.

Следующий шаг — проверить точность нашего прогноза, сравнив его с уже имеющимся выходом (y_test). Мы собираемся использовать матрицу путаницы для этого сравнения.

Давайте создадим матрицу путаницы для производительности нашего классификатора в тестовом наборе данных.

Давайте визуализируем нашу матрицу путаницы на тепловой карте

Как мы видим, наша модель не очень хорошо справлялась со своими прогнозами. Он предсказал, что 48 здоровых пациентов больны раком. Мы достигли только 34% точности!

Давайте рассмотрим способы улучшения производительности нашей модели.

Первый процесс, который мы попробуем, — это нормализация наших данных

Нормализация данных — это процесс масштабирования признаков, который приводит все значения в диапазон [0,1]

X’ = (X-X_min) / ( X_max — X_min)

Теперь давайте обучим нашу модель SVM с нашими масштабированными (нормализованными) наборами данных.

Наш прогноз стал намного лучше, всего с одним ложным прогнозом (прогнозировали рак вместо здорового).