ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Zmiany w VAT wprowadzane w ramach pakietu SLIM VAT 3 - konsekwencje praktyczne Tomasz Krywan

Zmiany w VAT wprowadzane w ramach pakietu SLIM VAT 3 - konsekwencje praktyczne Tomasz Krywan - okladka książki

Zmiany w VAT wprowadzane w ramach pakietu SLIM VAT 3 - konsekwencje praktyczne Tomasz Krywan - okladka książki

Autor:
Tomasz Krywan
Wydawnictwo:
Infor PL
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
16
Dostępny format:
     PDF

Ebook 30,42 zł najniższa cena z 30 dni

39,00 zł (-7%)
36,21 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

30,42 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

W publikacji zostały opisane wszystkie konsekwencje praktyczne zmian wprowadzonych w ramach pakietu SLIM VAT 3 wraz z przykładami stosowania przepisów po zmianach.
Przypomnijmy, że SLIM VAT 3 m.in.:
- podwyższa limit wartości sprzedaży małego podatnika do 2 mln euro - zmiana może wpłynąć na zwiększenie liczby podatników uprawnionych do stosowania metody kasowej oraz rozliczeń kwartalnych w VAT;
- rozszerza możliwość dysponowania środkami na rachunku VAT - będzie nimi można opłacić również podatek od wydobycia niektórych kopalin, podatek od sprzedaży detalicznej, tzw. podatek cukrowy, tzw. podatek od produkcji okrętowej, opłatę od "małpek" oraz podatek tonażowy;
- likwiduje wymóg posiadania faktury dotyczącej wewnątrzwspólnotowego nabycia towarów (WNT) przy odliczaniu podatku naliczonego z tego tytułu;
- wprowadza możliwość składania korekt deklaracji poza systemem OSS i IOSS bezpośrednio do Łódzkiego Urzędu Skarbowego;
- reguluje zasady stosowania kursu przeliczeniowego dla faktur korygujących, w przypadku gdy faktura została wystawiona w walucie obcej;
- wprowadza możliwość rezygnacji z korekty, jeżeli różnica pomiędzy proporcją wstępną a ostateczną nie przekracza 2 punktów procentowych;
- likwiduje obowiązek uzgadniania z naczelnikiem urzędu skarbowego w formie protokołu proporcji do odliczenia podatku naliczonego - zamiast tego wprowadza wymóg zawiadomienia naczelnika urzędu skarbowego o przyjętej proporcji;
- zwiększa kwotę pozwalającą na uznanie, że proporcja odliczenia określona przez podatnika wynosi 100%, w sytuacji gdy proporcja ta przekroczyła u niego 98%, z obecnych 500 zł do 10 tys. zł (zmiana dotyczy podatników wykonujących w ramach działalności czynności opodatkowane i zwolnione z VAT i umożliwia odliczenie całej kwoty VAT w przypadku podatników, u których znaczną część obrotu stanowią czynności opodatkowane VAT);
- reguluje kwestie przekazywania środków między rachunkami VAT w grupie, czyli wprowadza możliwość przekazywania środków z rachunku VAT członka grupy na rachunek VAT przedstawiciela tej grupy;
- wprowadza uproszczenia w zakresie raportowania rozliczeń dotyczące fakturowania (m.in. dostosowanie warunków wystawienia faktury do e-paragonu) oraz prowadzenia ewidencji sprzedaży przy zastosowaniu kas rejestrujących (m.in. możliwość rezygnacji z obowiązku drukowania dokumentów fiskalnych przez podatników);
- wprowadza nowy system dystrybucji paragonów elektronicznych;
- ujednolica przepisy dotyczące zasad wydawania i stosowania WIS i WIA, czyli wiążących informacji o charakterze krajowym;
- likwiduje opłaty za wniosek o wydanie WIS.
Autorem publikacji jest Tomasz Krywan - doradca podatkowy i autor publikacji "VAT 2023. Komentarz" wydanej nakładem INFOR PL S.A.

Wybrane bestsellery

Tomasz Krywan - pozostałe książki

Infor PL - 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
36,21 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.