Ilcalopes - Participacoes e Negocios Ltda.

Ativa

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CNPJ 02.750.291/0001-60
28 anos desde 17/06/1998
Matriz
38,1 milhões capital
Sociedade Empresária Limitada
BELO HORIZONTE/MG

64.62-0-00 Holdings de instituições não financeiras

Endereco

AFONSO PENA, 4273 - SALA 609

SERRA

BELO HORIZONTE / MG

CEP: 30130-008

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Contato

Telefone: (31) 3047-2492
E-mail: [email protected]

Dados de origem pública (Receita Federal). Saiba mais em /dados-publicos.

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

64.62-0-00 Holdings de instituições não financeiras

Atividades Secundarias (1)

68.10-2 Aluguel de imóveis próprios

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Quadro Societario (16)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
MARIA JOSE LOPES DE ASSIS	***	Administrador	1998-06-17
ILKA MARIA LOPES	***	Administrador	1998-06-17
MARIA DO CARMO LOPES	***	Administrador	1998-06-17
MARIA SELMA FERREIRA LOPES	***	Administrador	1998-06-17
ABAETETUBA PARTICIPACOES LTDA.	.258.059/01-**	Sócio	2013-08-29
ALVE PARTICIPACOES LTDA.	.257.453/01-**	Sócio	2013-08-29
BRUNAN PARTICIPACOES LTDA.	.258.089/01-**	Sócio	2013-08-29
EBL EMPREENDIMENTOS LTDA	.675.724/01-**	Sócio	2013-08-29
EMES L & A PARTICIPACOES LTDA.	.305.843/01-**	Sócio	2013-08-29
FJF LOPES PARTICIPACOES LTDA.	.305.832/01-**	Sócio	2013-08-29
FL PARTICIPACOES LTDA.	.257.503/01-**	Sócio	2013-08-29
HCI PARTICIPACOES LTDA.	.305.992/01-**	Sócio	2013-08-29
MALT EMPPREENDIMENTOS E PARTICIPACOES LTDA	.650.311/01-**	Sócio	2013-08-29
SANTA ROSA PARTICIPACOES LTDA.	.257.153/01-**	Sócio	2013-08-29
LETICIA LOPES MESQUITA ZICA	***	Administrador	2014-02-18
EDUARDO LOPES MEGALE	***	Administrador	2014-02-18

Distribuição etária dos sócios

51–60

61–70

71–80

Nao se aplica

16 de 16 sócios com faixa etária informada

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fev./2014

Entrada de 2 socios

LETICIA LOPES MESQUITA ZICA, EDUARDO LOPES MEGALE - Administrador

ago./2013

Entrada de 10 socios

ABAETETUBA PARTICIPACOES LTDA., ALVE PARTICIPACOES LTDA. e mais 8 - Sócio

jun./1998

Entrada de 4 socios

MARIA JOSE LOPES DE ASSIS, ILKA MARIA LOPES e mais 2 - Administrador

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Modelos preditivos baseados em machine learning — risco financeiro, fiscal, encerramento e chances de recuperação

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