ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Opodatkowanie CIT spółki komandytowej i jawnej wyd.2 Radosław Kowalski

Autor:
Radosław Kowalski
Wydawnictwo:
Infor
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
100
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook 45,43 zł najniższa cena z 30 dni

59,00 zł (-20%)
47,20 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

45,43 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
"Publikacja objaśnia problemy podatkowe, jakie pojawiają się w związku ze sporządzeniem zeznania podatkowego przez spółki za rok podatkowy 2021. Autor doradca podatkowy, wykorzystując swe długoletnie doświadczenia zawodowe, wskazuje, jakie przedsięwziąć działania, aby zminimalizować błędy z tym związane. Czytelnik w książce znajdzie odpowiedzi m.in. na pytania: Kiedy spółka musi sporządzać dokumentację cen transferowych? Jak prawidłowo rozliczyć ulgi na złe długi, które powstały przed opodatkowaniem spółki? Czy spółka będąca podatnikiem CIT może kontynuować rozwiązania, które wcześniej stosowali jej wspólnicy? Jakie są konsekwencje braku złożenia do urzędu skarbowego zawiadomienia przez spółkę jawną? W jaki sposób prowadzić ewidencję księgową, aby wspólnicy nie byli opodatkowani dwukrotnie? Zawarte w książce 63 praktyczne przykłady pomogą Czytelnikowi lepiej zrozumieć poruszane zagadnienia "

Wybrane bestsellery

Radosław Kowalski - 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
47,20 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.