Сзв м за сентябрь: порядок и срок сдачи формы, штрафы, образец

Содержание

Как отразить в составе СЗВ-М сведения о физлицах, с которыми заключены договоры подряда?

Автор: Татьяна Суфиянова (консультант по налогам и сборам)

Подходит к концу срок сдачи отчета за сентябрь по форме СЗВ-М. В ходе заполнения формы отчета возникает множество вопросов, которые касаются порядка внесения тех или иных сотрудников в состав этой формы.

Например, часто работодатели задают такой вопрос: если с физическим лицом заключен договор подряда, то в каком случае и в какие месяцы надо включить этого гражданина в состав формы СЗВ-М. Допустим, заключили договор подряда в середине сентября, а выплата по этому договору будет осуществлена только в конце октября текущего года. В каком месяце надо включать сведения об этом физлице в СЗВ-М?

Как указывается в пункте 4 Приложения утв. Постановлением Правления ПФ РФ от 01.02.2016 г. № 83п, в СЗВ-М указываются данные о работниках, с  которыми  в отчетном   периоде  заключены,   продолжают  действовать   или   прекращены трудовые договоры, гражданско-правовые договоры, предметом которых является выполнение  работ, оказание  услуг, договоры авторского заказа, договоры об отчуждении   исключительного   права  на  произведения  науки,  литературы, искусства,  издательские  лицензионные  договоры,  лицензионные  договоры о предоставлении   права   использования   произведения   науки,  литературы, искусства.

Как мы видим, важны не даты выплат по договорам подряда, а даты заключения и срока действия этих договоров. Если компания заключила договор в сентябре, то она и обязана в отчете СЗВ-М за сентябрь уже отразить сведения о работнике.

Обратите внимание: если кто-то из вас заполняет отчет по форме СЗВ-М вручную, то не забывайте ставить код периода. Если вы сдаете отчет за сентябрь, то код надо отметить 09, не надо забывать и оставлять 08, например. Иначе это будет ошибкой.

Посмотреть пример заполнения СЗВ-М за сентябрь 2017 года

Как заполнять СЗВ-М при увольнении сотрудника 2020 и 2021

Зачем выдавать при увольнении

Сведения о застрахованных входящие, или, сокращенно, СЗВ-М, при увольнении сотрудника работодатель обязан выдать — это предписывает абзац 3 части 4 статьи 11 Федерального закона от 01. 04.1996 № 27-ФЗ «Об индивидуальном (персонифицированном) учете в системе обязательного пенсионного страхования». Данное требование распространяется как на работников, заключивших трудовой договор, так и на тех, кто трудился по гражданско-правовым договорам.

Как заполнить СЗВ-М, если сотрудник увольняется

Бланк заполняется, как правило, автоматически, с использованием программных средств, и представляет собой копию выписки из отчета, который работодатель ежемесячно направляет в ПФР. Но если под рукой не окажется нужной программы, то для начала необходимо взять форму отчета.

Шаг 1. Заполняем сведения о работодателе

Здесь просто указываем уставные реквизиты организации и переходим к заполнению оставшихся граф СЗВ-М на уволенных.

Шаг 2. Указываем период

Пишем месяц и год, в котором человек увольняется.

Шаг 3. Пишем тип формы

При увольнении ставим код “исход” — в смысле, документ исходящий.

Шаг 4. Заполняем сведения о работнике

Здесь пишем персональные данные увольняющегося человека.

Шаг 5. Подписываем и отдаем работнику

Так выглядит СЗВ-М, если работник уволился. Печать на документ ставится при её наличии. Если печати нет — значит, и ставить ничего не надо, это не является нарушением.

Включаются ли в СЗВ-М уволенные сотрудники

При выдаче копии увольняемому на руки

Данная форма персонифицирована, то есть при прекращении трудовых отношений документ выдается уходящему персонально. Включать других людей сюда не надо, потому что эти сведения относятся к персональным данным и охраняются законом.

Кроме того, в соответствии с законодательством работодатель должен не только выдать этот документ, но и получить документальное свидетельство, что СЗВ-М был выдан человеку.

При предоставлении отчета

Как показать уволенных в СЗВ-М при предоставлении отчетов, заботит многих. При сдаче отчета в ПФР за отчетный период в нем указываются все работники, в том числе и уволенные. В дальнейшем сведения об уволенных исключаются, но если человек уволился первого апреля, то при подаче отчета за апрель сведения о нем должны быть в форме СЗВ-М.

Минтруд поменял правила сдачи СЗВ-М за сентябрь

25 Августа 2019

С 1 октября сдавайте СЗВ-М с первого раза и заранее. Отменить штраф за исправления в сентябрьском отчете станет сложнее. Минтруд изменил инструкцию по персонифицированному учету (приказ от 14.06.2018 № 385н).

Что меняется в правилах сдачи СЗВ-М

По новым правилам теперь недостаточно направить отчет в фонд, ПФР также должен его принять. Если отправляете отчет по ТКС, важно получить квитанцию фонда о том, что он принял отчет. Пока квитанции нет, отчет считают непринятым, и возможен штраф.

Как исправлять ошибки с 1 октября

С 1 октября компания может сама исправить ошибки без штрафа только в тех сведениях, которые ПФР принял.  

Если компания не сдавала сведения на «физика», и отправила дополняющие сведения до того, как ошибку обнаружил ПФР, компанию все равно оштрафуют. Узнать, какие штрафы, если заполнить СЗВ-М неправильно или сдать позже срока.

Избежать штрафа получится лишь при условии, что дополняющую СЗВ-М подали в сроки, когда надо сдать первичный отчет. То есть не позднее 15-го числа месяца, следующего за отчетным.

Раньше компании могли без штрафа дополнить СЗВ-М данными о физлицах, которых забыли указать в исходном отчете. Ведь в пункте 39 Инструкции не было никаких ограничений — главное, уложиться в пятидневный срок. С 1 октября здесь будет сказано, что речь идет исключительно об уточнении сведений о «физиках», указанных в уведомлении.

Как избежать штрафов за СЗВ-М

Чтобы избежать штрафов, представляйте отчеты заранее и контролируйте получение квитанции о приеме. Безопаснее представлять отчеты заранее, например, за пять рабочих дней до установленного срока сдачи.
Если обнаружите, что забыли подать сведения на физика, в запасе будет время, чтобы без штрафа дополнить отчет. 

Источник: glavbukh.ru

Минтруд поменял правила сдачи СЗВ-М за сентябрь — Новости

С 1 октября сдавайте СЗВ-М с первого раза и заранее. Отменить штраф за исправления в сентябрьском отчете станет сложнее. Минтруд изменил инструкцию по персонифицированному учету (приказ от 14.06.2018 № 385н).

  • Заполнить СЗВ-М онлайн

Важная новость! Отчитываться каждый месяц по форме СЗВ-М, возможно, будет не нужно. На сайте Российской общественной инициативы появилось предложение об отмене СЗВ-М. Читать подробности >>>

Что меняется в правилах сдачи СЗВ-М

По новым правилам теперь недостаточно направить отчет в фонд, ПФР также должен его принять. Если отправляете отчет по ТКС, важно получить квитанцию фонда о том, что он принял отчет. Пока квитанции нет, отчет считают непринятым, и возможен штраф.

 Расследование от журнала «Главбух»

Чиновники из ПФР рассказали редакции, какие ошибки в СЗВ-М они встречают чаще других. Первая — компании путают код периода, вторая — включают не всех сотрудников. Смотрите, как не допустить такие ошибки.

Как исправлять ошибки с 1 октября

С 1 октября компания может сама исправить ошибки без штрафа только в тех сведениях, которые ПФР принял. 

Если компания не сдавала сведения на «физика», и отправила дополняющие сведения до того, как ошибку обнаружил ПФР, компанию все равно оштрафуют. Узнать, какие штрафы, если заполнить СЗВ-М неправильно или сдать позже срока.

Избежать штрафа получится лишь при условии, что дополняющую СЗВ-М подали в сроки, когда надо сдать первичный отчет. То есть не позднее 15-го числа месяца, следующего за отчетным.

Раньше компании могли без штрафа дополнить СЗВ-М данными о физлицах, которых забыли указать в исходном отчете. Ведь в пункте 39 Инструкции не было никаких ограничений — главное, уложиться в пятидневный срок. С 1 октября здесь будет сказано, что речь идет исключительно об уточнении сведений о «физиках», указанных в уведомлении.

 Пять советов про форму СЗВ-М

Как избежать штрафов за СЗВ-М

Чтобы избежать штрафов, представляйте отчеты заранее и контролируйте получение квитанции о приеме. Безопаснее представлять отчеты заранее, например, за пять рабочих дней до установленного срока сдачи. Если обнаружите, что забыли подать сведения на физика, в запасе будет время, чтобы без штрафа дополнить отчет. 

Читайте еще по теме:

научных сессий — Общество сосудистой медицины

Virtual SVM Научные сессии 2021 г.
9-11 сентября 2021 г.

Спасибо всем, кто сделал первую виртуальную встречу SVM большим успехом. Из-за пандемии коронавирусного заболевания (COVID-19) мы собрались на несколько месяцев позже обычного, без рукопожатий и объятий, вместо этого подключившись друг к другу в цифровом формате. Во время нашего дневного живого мероприятия мы приветствовали около 350 посетителей из почти 35 стран; среди них врачи, исследователи, преподаватели и защитники интересов пациентов.

Участники могут получить доступ к видеозаписям через веб-сайт мероприятия. Просто войдите в систему, указав свой код доступа, щелкните сеанс и щелкните ссылку, чтобы посмотреть видео.

Если вы не смогли присутствовать на мероприятии вживую, все равно есть возможность воспользоваться всеми представленными информативными и передовыми исследованиями. Вы можете «зарегистрироваться» для доступа к контенту. Обратите внимание, что для предоставления вам доступа к содержимому собрания потребуется примерно три рабочих дня или меньше.Вы получите отдельную ссылку и информацию для входа по электронной почте для доступа к этому контенту.

Контент будет доступен до сентября 2021 года.

SVM принимает чеки VISA, MasterCard, American Express, Discover, а также чеки, выплачиваемые Обществу сосудистой медицины, только в долларах США.

Доступ к сеансам 2020 по запросу

Члены SVM (доктора, научный сотрудник)

$ 100

Члены SVM (продвинутый практик, группа по лечению сосудов, старший)

$ 50

SVM, не являющиеся членами (докторская степень)

$ 125

SVM, не являющиеся членами (практикующий врач, группа сосудистой помощи, старший)

$ 75

Промышленность

$ 150
Стипендиаты / стажеры

бесплатно

Заявление об аккредитации

В поддержку улучшения ухода за пациентами это мероприятие было запланировано и реализовано ООО «Амедко» и Обществом сосудистой медицины.Amedco LLC совместно аккредитована Советом по аккредитации непрерывного медицинского образования (ACCME), Советом по аккредитации фармацевтического образования (ACPE) и Американским центром аттестации медсестер (ANCC) для обеспечения непрерывного обучения медицинских работников.

Врачи
ООО «Амедко» назначает эту живую деятельность не более чем на 5,0 баллов AMA PRA категории 1 TM . Врачи должны претендовать только на заслугу, соизмеримую со степенью их участия в деятельности.

Медсестры
ООО «Амедко» назначает эту деятельность максимум на 5,0 контактных часа ANCC.

Silvercorp сообщает о результатах общего собрания акционеров за 2020 г. Фондовая биржа Торонто: SVM

ВАНКУВЕР, Британская Колумбия, 28 сентября 2020 г. (GLOBE NEWSWIRE) — Silvercorp Metals Inc. («Silvercorp» или «Компания») (TSX / NYSE American: SVM ) рада сообщить, что все вопросы, представленные акционерам на утверждение, как изложено в Уведомлении о собрании Компании и Информационном проспекте, оба датированы 14 августа 2020 года, были одобрены необходимым большинством голосов на годовом общем собрании Silvercorp («Общее собрание акционеров»). ”) Состоится в пятницу, 25 сентября 2020 г.На годовом общем собрании было представлено 117 352 526 простых акций, что составляет 67,27% голосов, приходящихся на все акции в обращении на дату записи собрания. Подробности результатов голосования по выборам директоров представлены ниже:

% Дэвид Конг
Голосов за Отказано
Директор Номер Процент Число Процент
Dr.Руи Фэн 72,994,628 99,38 % 455,958 0,62 %
С. Пол Симпсон 69,183,617 94,19 % 4,26623,969 5,81
66 658 337 90,75 % 6 792 249 9,25 %
Икан Лю 72 727 754 99.02 % 722,832 0,98 %
Марина Катуса 72,532,772 98,75 % 917,814 1,25 %

Акционеры также одобрили повторное назначение Делойта ТОО в качестве аудиторов Компании на следующий год. Окончательные результаты по всем вопросам, по которым проводилось голосование на ГОСА, будут размещены в SEDAR по адресу www.sedar.com и на веб-сайте Компании.

О Silvercorp

Silvercorp — прибыльная канадская горнодобывающая компания, производящая серебро, свинец и цинк в концентратах на рудниках Китая.Целью компании является постоянное обеспечение стабильной прибыли для акционеров за счет эффективного управления, органического роста и приобретения прибыльных проектов. Silvercorp уравновешивает прибыльность, социальные и экологические отношения, благополучие сотрудников и устойчивое развитие. Для получения дополнительной информации посетите наш веб-сайт www.silvercorp.ca.

Для получения дополнительной информации
Silvercorp Metals Inc.
Lon Shaver
Вице-президент
Телефон: (604) 669-9397
Бесплатный номер 1 (888) 224-1881
Электронная почта: investor @ silvercorp. ca
Веб-сайт: www.silvercorp.ca


Обзор приема | Школа ветеринарной медицины

SVM ТТУ начнет прием заявок на начало своего первого класса. 30 сентября 2020 г. Служба подачи заявок Техасской медицинской и стоматологической школы.SVM TTU получила письмо о разумных гарантиях от Американской ветеринарной службы. Совет Медицинской ассоциации по образованию 16 сентября 2020 г., разрешив Школе предложить прием и зачислить его в первый класс.

Программа TTU SVM рассчитана на четыре года.Первые три года будут расположен в Амарилло, штат Техас, и включают обучение в классе и в лаборатории. Студенты будут уделять значительное количество времени разработке клинических и профессиональные навыки, участие в критическом мышлении и решении проблем для подготовки студентов к четвертому курсу гибридной распределенной клинической практики.Четвертый год описывается как «гибрид», потому что он будет происходить как на территории кампуса, так и в наших клинический филиалы, чтобы студенты могли отточить свои навыки и знания в реальном мире настройки.

Цель учебной программы — подготовить компетентных и уверенных в себе студентов к сельская и региональная ветеринарная практика Техаса.

Приемная комиссия СВМ ТТУ состоит из профессорско-преподавательского состава и клинического филиала ТТУ. ветеринары. Приемная комиссия дает рекомендации сотруднику. Декан по академическим и студенческим вопросам (ADASA) для студентов, принимающих участие в программе. ADASA совместно с Приемной комиссией утвердит окончательный вариант. отбор студентов для приема.

SVM-классификация: его содержание и проблемы

  • 1

    Бозер Б. Э., Гийон И. М., Вапник В. Н. Алгоритм обучения оптимальных классификаторов маржи, Proc. Пятая Ann. Семинар по теории вычислительного обучения, Нью-Йорк: ACM Press, 1992.

    Google ученый

  • 3

    Шёлкопф Б., Смола А., Мюллер К. Р., Нелинейный компонентный анализ как проблема собственных значений ядра, Нейронные вычисления, 1998, 10: 1299–1319.

    Артикул Google ученый

  • 4

    Шёлкопф, Б., Берджес, К. Дж. К., Смола, А. Дж., Достижения в области методов ядра — поддержка векторного обучения, Соединенное Королевство: Cambridge University Press, 1998.

    Google ученый

  • 5

    Шёлкопф, Б., Поддержка векторной регрессии с автоматическим контролем точности, Proc. Восьмой Int. Конф. Искусственные нейронные сети, перспективы нейронных вычислений, Берлин: Springer-Verlag, 1998.

    Google ученый

  • 6

    Берджес, С. Дж. К., Упрощенные правила принятия решений опорных векторов, Proc. 13-я Международная конференция Машинное обучение, Морган Кауфманн, Сан-Франциско, 1996.

  • 7

    Смола А., Шёлкопф Б. От операторов регуляризации к опорным векторным ядрам // В: M.Иордания, М. Кернс и С. Солла, ред., Достижения в системе обработки нейронной информации, MIT Press, 1998.

  • 8

    Джироси Ф., Эквивалентность между машинами разреженных приближений и опорных векторов, Памятка AI № 1606, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс, 1997.

    Google ученый

  • 9

    Вестон Дж., Оценка плотности с использованием машин опорных векторов, Tech. Отчет CSD-RT-97-23, Royal Holloway Univ. of London, 1997.

  • 10

    Chang, C.К., Хсу, К. В., Лин, К. Дж., Анализ методов декомпозиции для опорных векторных машин, IEEE Trans. Нейронные сети, 2000, 11 (4): 1003–1008.

    Артикул Google ученый

  • 11

    Чанг, К. К., Лин, К. Дж., Классификаторы вектора поддержки обучения: теория и алгоритмы, Нейронные вычисления, 2001, 13 (9): 2119–2147.

    MATH Статья Google ученый

  • 13

    Кортес, К., Вапник, В., Сеть опорных векторов, Машинное обучение, 1995, 20: 273–297.

    MATH Google ученый

  • 14

    Крисп Д. Дж., Берджес К. Дж. Геометрическая интерпретация классификаторов SVM // В: С. Солла, Т. Лин и Мюллер, К. Р.Ред., Достижения в системах обработки нейронной информации, 2000, 12: 126–245.

    Google ученый

  • 15

    Фридман Дж. Другой подход к полихотомической классификации, Технический отчет, Департамент статистики, Стэнфордский университет, 1996.

  • 16

    Хсу, К. В., Лин К. Дж., Сравнение методов для мультиклассовых векторных машин поддержки, IEEE Transactions on Networks, 2002, 46: 126–135.

    Google ученый

  • 17

    Хсу, К.У., Лин Ч. Дж., Простой метод разложения для машин опорных векторов, Машинное обучение, 2002, 46: 291–314.

    MATH Статья Google ученый

  • 18

    Иоахим, Т., Практическое применение крупномасштабного обучения SVM, Машинное обучение, 1998, 23: 234–242.

    Google ученый

  • 19

    Берджес Т. , Смола А. Дж. (Ред.), Достижения в методах ядра — поддержка векторного обучения, Массачусетс: MIT Press, 1993.

    Google ученый

  • 20

    Кирти С.С., Гилберт Э.Г., Сходимость обобщенного алгоритма SMO для проектирования классификатора SVM, Машинное обучение, 2002, 46: 351–360.

    MATH Статья Google ученый

  • 21

    Кеэрти С.С., Шеваде К., Бхаттачарья А.С. и др., Улучшения алгоритма Платта SMO для проектирования классификатора SVM, Neural Computation, 2001, 13: 637–649.

    MATH Статья Google ученый

  • 22

    Кнерр, С., Персоназ, Л., Дрейфус, Г., Повторение об однослойном обучении: пошаговая процедура построения и обучения нейронной сети, В: Дж. Фогельман, ред., Нейрокомпьютеры: алгоритмы, Архитектуры и приложения, Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1996.

    Google ученый

  • 23

    Крер У., Парная классификация и машины опорных векторов, В: Schölkopf, B.К., Берджес, Дж. К. и Смола, А.Дж., под ред., «Достижения в методах ядра — поддержка векторного обучения», Массачусетс, Массачусетс, США, 1999.

    Google ученый

  • 24

    Друкер, Х., Ву, Д., Вапник, В.Н., Машины опорных векторов для категоризации промежутков, IEEE Trans. Нейронные сети, 1999, 10: 1048–1054.

    Артикул Google ученый

  • 25

    Маттера, Д., Хайкин, С., Машины опорных векторов для динамической реконструкции хаотической системы, В: Достижения в методах ядра — обучение опорных векторов, Массачусетс, MIT Press, 1999.

    Google ученый

  • 26

    Браун М. П., Гранди В. Н., Лин К. Дж. Анализ данных экспрессии генов на микрочипах с использованием машин поддерживающих векторов, Proc. Национальная академия наук, 2000, 97, (1): 262–267.

    Артикул Google ученый

  • 27

    Фьюри Т., Кристианини Н., Поддержка векторной машинной классификации и проверки образцов раковой ткани с использованием данных экспрессии микрочипов, Биоинформатика, 2000, 16: 906–914.

    Артикул Google ученый

  • 28

    Зиен, А., Технические средства поддержки векторных машинных ядер, распознающих сайты инициации трансляции в ДНК, Биоинформатика, 2000, 16: 799–807.

    Артикул Google ученый

  • 29

    Хсу, К. В., Лин, К. Дж., Простой метод разложения для опорных векторных машин, Машинное обучение, 1999, 46: 291–314.

    Артикул Google ученый

  • 30

    Хаусслер, Д., Ядра свертки на дискретных структурах, Калифорнийский университет Сантата Круззи, Технический отчет, № UCSC-CRL-99-10, 1999.

  • 31

    Уоткинс, К., Ядра динамического выравнивания, В: AJ Smola, PL Bartlett, B. Schölkopf, et al., Ed., Advances in Large Margin Classifiers, MA: MIT Press, 2000.

    Google ученый

  • 33

    Smola, А., Schölkopf, Б., Учебник по опорных векторов регрессии, статистики и вычислительной техники, 2001, 12: 212-226.

    Google ученый

    • Обнаружение и распознавание паттернов аномального поведения в видео наблюдения с использованием классификатора SVM от Manjula S, Lakshmi K :: SSRN

    4 страницы Добавлено: 16 сен 2019

    Дата написания: 14 сентября 2019 г.

    Абстрактные

    В последнее время видеонаблюдение важно для выявления ненормальной активности человека и поддержания спокойствия окружающей среды. В этой статье предлагается автоматическое обнаружение аномальных событий в записанном видео. Эта работа в основном сосредоточена на обнаружении людей (студентов) и их аномальной активности в академической зоне. Предлагаемая система состоит из трех этапов 1. Сегментация движения 2. Извлечение признаков 3. Классификация действий. Метод вычитания фона в основном используется для сегментирования движущегося объекта. Извлечение признаков осуществляется по моментам Ху. Классификация нормальной и ненормальной деятельность осуществляется поддержка векторной машины алгоритм классификаторов (SVM).Предлагаемый метод оценивался с использованием записанного набора видеоданных «SAIAZ» (Студенческая деятельность в академической зоне) нашего учреждения и набора данных тамильского фильма «Саркар». Набор данных тамильских фильмов SAIAZ и Sarkar состоит из таких действий, как шлепки, пинки, удары кулаками, удары и драки. Для оценки предлагаемой системы используются такие показатели производительности, как TPR, TNR, FPR, FNR. Точность обнаружения действий в SAIAZ составляет 72%, а в наборе данных тамильского фильма «Саркар» — 68%.

    Рекомендуемое цитирование: Предлагаемая ссылка

    С., Манджула и К., Лакшми, Обнаружение и распознавание паттернов аномального поведения в видео наблюдения с использованием классификатора SVM (14 сентября 2019 г.).Материалы Международной конференции по последним тенденциям в области вычислений, коммуникаций и сетевых технологий (ICRTCCNT) 2019, Доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=3453542 или http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3453542