ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Korekta dokumentacji ZUS zasady, przypadki i konsekwencje w zakresie rozliczeń składkowych Alicja Kozłowska

Autor:
Alicja Kozłowska
Wydawnictwo:
Infor
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
31
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook 13,02 zł najniższa cena z 30 dni

16,91 zł (-20%)
13,53 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

13,02 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl
"Korekty dokumentów ubezpieczeniowych ZUS zgłoszeniowych i rozliczeniowych, dokonuje większość płatników składek. Przyczyną korekty stają się najczęściej błędy zarówno zidentyfikowane przez płatnika składek, jak i wynikłe podczas kontroli ZUS. Następstwem korekty tych dokumentów są zazwyczaj zmiany w zakresie naliczania wynagrodzeń, zasiłków i podatków. Publikacja opisuje okoliczności, w jakich należy przygotować korektę dokumentów i ją rozliczyć. Określa zasady jej dokonywania, uprawnienia ZUS i płatnika w tym zakresie. Zawiera praktyczne przykłady obrazujące konkretne i często występujące przypadki podlegające korekcie, w tym m.in. nieprawidłowości w ustalaniu zbiegu tytułów do ubezpieczeń, rozliczaniu przekroczenia tzw. 30-krotności, zgłoszeniu umowy o dzieło do ZUS czy wykazywaniu podstawy wymiaru składek (jej zawyżenia i obniżenia). Całość została wzbogacona licznym, aktualnym orzecznictwem. "

Wybrane bestsellery

Alicja Kozłowska - pozostałe książki

Infor - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
13,53 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.