def test_PensionBrutCOR(self):
# Calcul de la pension annuelle (brut) de droit direct
simulateur = SimulateurRetraites()
analyse = simulateur.pilotageCOR()
analyse.dessineVariable("PensionBrut")
# Vérifie quelques valeurs numériques observées
# Source : Les retraités et les retraites, Edition 2017,
# Panoramas de la DREES
for s in simulateur.scenarios:
np.testing.assert_allclose(
analyse.PensionBrut[s][2005],
1224.0 * 12.0 / 1000.0,
rtol=5.0e-2,
)
np.testing.assert_allclose(
analyse.PensionBrut[s][2015],
1520.0 * 12.0 / 1000.0,
rtol=5.0e-2,
)
# Vérifie les ordres de grandeurs des calculs
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
np.testing.assert_allclose(analyse.PensionBrut[s][a],
20.0,
atol=8.0)
return None
def test_pilotageParSoldePensionAge(self):
simulateur = SimulateurRetraites()
Ss = 0.0
Ps = 0.5
As = 62.0
analyse = simulateur.pilotageParSoldePensionAge(Scible=Ss,
Pcible=Ps,
Acible=As)
# Vérifie les valeurs imposées à partir de 2020
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if (a < 2020):
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a],
simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a],
simulateur.A[s][a])
else:
#print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a], Ss)
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a], Ps)
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], As)
return None
def test_pilotage5_FixeAge(self):
# Pilotage 5 : calcul à âge et dépenses définis
# Fixe l'âge à une valeur non nulle
simulateur = SimulateurRetraites()
analyse = simulateur.pilotageParSoldeAgeDepenses(Acible = 62.0, Scible = 0.0)
analyse.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
pl.figure(figsize=(8,10))
pl.suptitle(u"Equilibre financier, age et dépenses définies")
analyse.dessineSimulation()
pl.figure()
analyse.setLabelLongs(False)
analyse.graphique("Depenses")
analyse.dessineLegende()
# Vérifie les valeurs imposées à partir de 2020
analyse_COR = simulateur.pilotageCOR()
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if (a<2020):
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a], simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], simulateur.A[s][a])
else:
#print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], 62.0)
np.testing.assert_allclose(analyse.Depenses[s][a], analyse_COR.Depenses[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a], 0., atol=1.e-15)
return None
def test_4(self):
# Pilotage 2 : calcul à cotisations et pensions définies
# génération des graphes pour la réforme Macron avec point indexé sur
# le salaire moyen (rapport (pension moyenne/)(salaire moyen) constant égal à celui de 2020)
simulateur = SimulateurRetraites()
pl.figure(figsize=(6,8))
pl.suptitle(u'Equilibre financier & ratio pension/salaire fixe',fontsize=12)
Pcible=simulateur.P[1][2020]
analyse = simulateur.pilotageParSoldePensionCotisations(Scible=0.0, Pcible=Pcible)
analyse.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
analyse.dessineSimulation()
analyse.sauveFigure("macron_point_indexe")
print("Maintien du rapport pension moyenne / salaire moyen")
analyse.afficheSolutionsSimulateurCOR()
# Vérifie les valeurs
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if (a<2020):
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a], simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], simulateur.A[s][a])
else:
#print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a], simulateur.P[s][2020])
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a], 0.0, atol=1.e-15)
return None
def test_InitCOREI(self):
"""
Teste la création de l'objet ModelePensionProbabiliste lorsqu'on
utilise un âge qui dépend de l'année.
"""
simulateur = SimulateurRetraites()
S = 0.0
D = 0.14
annee = 2050
modele = ModelePensionProbabiliste(
simulateur, annee, S, D, bornesAgeConstant=False
)
# Vérifie la fonction
fonction = modele.getFonction()
dim = fonction.getInputDimension()
self.assertEqual(dim, 3)
# Vérifie la distribution
inputDistribution = modele.getInputDistribution()
dim = inputDistribution.getDimension()
self.assertEqual(dim, 3)
# Idem en 2020 : l'âge min est égal à l'âge max
# la distribution est un Dirac
simulateur = SimulateurRetraites()
S = 0.0
D = 0.14
annee = 2020
modele = ModelePensionProbabiliste(
simulateur, annee, S, D, bornesAgeConstant=False
)
return None
def test_pilotageParAgeCotisationsDepenses(self):
simulateur = SimulateurRetraites()
As = 62.0
Ts = 0.28
Ds = 0.13
analyse = simulateur.pilotageParAgeCotisationsDepenses(Acible=As,
Tcible=Ts,
Dcible=Ds)
# Vérifie les valeurs imposées à partir de 2020
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if a < 2020:
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a],
simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a],
simulateur.A[s][a])
else:
# print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], As)
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], Ts)
np.testing.assert_allclose(analyse.Depenses[s][a], Ds)
return None
def test_pilotageParSoldeAgeCotisations(self):
simulateur = SimulateurRetraites()
Ss = 0.0
As = 62.0
Ts = 0.28
analyse = simulateur.pilotageParSoldeAgeCotisations(Scible=Ss,
Acible=As,
Tcible=Ts)
# Vérifie les valeurs imposées à partir de 2020
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if a < 2020:
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a],
simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a],
simulateur.A[s][a])
else:
# print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a], Ss, atol=1e-15)
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], As)
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], Ts)
return None
def test_pilotageParSoldePensionDepenses(self):
simulateur = SimulateurRetraites()
Ss = 0.0
Ps = 0.5
Ds = 0.13
analyse = simulateur.pilotageParSoldePensionDepenses(Scible=Ss,
Pcible=Ps,
Dcible=Ds)
# Vérifie les valeurs imposées à partir de 2020
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if a < 2020:
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a],
simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a],
simulateur.A[s][a])
else:
# print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a], Ss, atol=1e-15)
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a], Ps)
np.testing.assert_allclose(analyse.Depenses[s][a], Ds)
return None
def test_3(self):
# Pilotage 3 : calcul à cotisations et niveau de vie défini
# génération des graphes pour la réforme Macron avec maintien du niveau de vie
simulateur = SimulateurRetraites()
RNV=1.0
analyse = simulateur.pilotageParNiveauDeVieEtCotisations(RNVcible=RNV, Scible=0.0)
analyse.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
pl.figure(figsize=(6,8))
pl.suptitle(u'Equilibre financier & maintien du niveau de vie',fontsize=12)
analyse.dessineSimulation()
print("Maintien du niveau de vie")
analyse.afficheSolutionsSimulateurCOR()
analyse.sauveFigure("macron_niveau_de_vie")
# Vérifie les valeurs
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if (a<2020):
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a], simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], simulateur.A[s][a])
else:
#print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], 0.3, atol=0.3)
np.testing.assert_allclose(analyse.RNV[s][a], RNV)
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a], 0.0, atol=1.e-15)
return None
def test_article3(self):
# Pilotage 4 : calcul à cotisations et âge définis
print("Données et figures pour article 3")
simulateur = SimulateurRetraites()
Age = 62.0
analyse = simulateur.pilotageParSoldeAgeCotisations(Scible=0.0,
Acible=Age)
analyse.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
pl.figure(figsize=(6, 8))
pl.suptitle(u"Equilibre financier, cotisations et âge définis")
analyse.dessineSimulation()
titre = (
u"Modèle du COR: Réforme Macron (éq. financier & départ à 62 ans)")
pl.figure(figsize=(9, 6))
analyse.dessineVariable("RNV")
pl.suptitle(titre, fontsize=14)
pl.legend(loc="best")
analyse.sauveFigure("macron_62_ans_nv")
pl.figure(figsize=(9, 6))
analyse.dessineVariable("P")
pl.suptitle(titre, fontsize=14)
pl.legend(loc="best")
analyse.sauveFigure("macron_62_ans_p")
print("Réforme Macron, Départ à 62 ans")
analyse.afficheSolutionsSimulateurCOR()
print("\nEvolution du niveau de vie:")
analyse.afficheVariable(analyse.RNV)
print("\nEvolution du ratio pension/salaire:")
analyse.afficheVariable(analyse.P)
# Vérifie les valeurs
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if a < 2020:
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a],
simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a],
simulateur.A[s][a])
else:
# print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], Age)
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a],
0.0,
atol=1.0e-15)
return None
def test_article2(self):
# Pilotage 3 : calcul à cotisations et niveau de vie défini
print("Données et figure pour article 2")
simulateur = SimulateurRetraites()
analyse = simulateur.pilotageParNiveauDeVieEtCotisations(RNVcible=1.0,
Scible=0.0)
analyse.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
pl.figure(figsize=(9, 6))
analyse.dessineVariable("A")
pl.suptitle(
u"Modèle du COR: Réforme Macron (éq."
"financier & niveau de vie maintenu)",
fontsize=14,
)
pl.legend(loc="best")
analyse.sauveFigure("macron_68_ans")
pl.figure(figsize=(9, 6))
analyse.dessineVariable("A")
pl.suptitle(
u"Modèle du COR: Réforme Macron (éq."
"financier & niveau de vie maintenu)",
fontsize=14,
)
pl.legend(loc="best")
analyse.sauveFigure("macron_68_ans_tout")
print("Réforme Macron, Maintien du niveau de vie")
analyse.afficheSolutionsSimulateurCOR()
# Vérifie les valeurs
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if a < 2020:
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a],
simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a],
simulateur.A[s][a])
else:
# print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.RNV[s][a], 1.0)
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a],
0.0,
atol=1.0e-15)
return None
def test_2(self):
# Pilotage 1 : calcul à âge et niveau de vie défini
# génération des graphes pour des réformes à prestation garantie
simulateur = SimulateurRetraites()
S = 0.0
Age = 61.0
RNV = 1.0
analyse = simulateur.pilotageParAgeEtNiveauDeVie(Acible=Age,
RNVcible=RNV,
Scible=S)
analyse.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
pl.figure(figsize=(6, 8))
if Age != 0:
pl.suptitle(
(u"Eq. financier, maintien du niveau"
"de vie & départ à %d ans" % (Age)),
fontsize=10,
)
else:
pl.suptitle(u"Equilibre financier & maintien du niveau de vie",
fontsize=1)
analyse.dessineSimulation()
if Age != 0:
analyse.sauveFigure(("%dans" % (Age)))
else:
analyse.sauveFigure("cotisations")
# Vérifie les valeurs imposées à partir de 2020
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
if a < 2020:
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a],
simulateur.T[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a],
simulateur.P[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a],
simulateur.A[s][a])
else:
# print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], Age)
np.testing.assert_allclose(analyse.RNV[s][a], RNV)
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a],
S,
atol=1.0e-15)
return None
def test_PilotageParSoldePensionDuree(self):
# Pilotage 11 : fixe la durée de vie en retraite
simulateur = SimulateurRetraites()
REVcible = 0.30
Acible = simulateur.calculeAge(REVcible=REVcible)
analyse = simulateur.pilotageParSoldePensionAge(Acible=Acible)
analyse.dessineVariable("REV")
# Vérifie la durée de vie en retraite
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees_futures:
np.testing.assert_allclose(analyse.REV[s][a],
REVcible,
rtol=1.0e-2)
return None
def test_AgeParAnnee(self):
simulateur = SimulateurRetraites()
etudeImpact = EtudeImpact(simulateur)
# Vérifie l'age par année et par génération
# Génération 1975
an = 1975.0
ageDepart_reference = 63.6
ageDepart = etudeImpact.ageDepartParGeneration(an)
print("Generation",an, ", ageDepart", ageDepart)
np.testing.assert_allclose(ageDepart, ageDepart_reference, atol= 0.1)
anneeDepart = 2038.6 # 1975.0 + 63.6
ageDepart = etudeImpact.ageDepartParAnnee(anneeDepart)
print("Annee",anneeDepart, ", ageDepart", ageDepart)
np.testing.assert_allclose(ageDepart, ageDepart_reference, atol= 0.1)
# Génération 2000
an = 2000.0
ageDepart_reference = 65.2
ageDepart = etudeImpact.ageDepartParGeneration(an)
print("Generation",an, ", ageDepart", ageDepart)
np.testing.assert_allclose(ageDepart, ageDepart_reference, atol= 0.1)
anneeDepart = 2065.2 # 2000.0 + 65.2
ageDepart = etudeImpact.ageDepartParAnnee(anneeDepart)
print("Annee",anneeDepart, ", ageDepart", ageDepart)
np.testing.assert_allclose(ageDepart, ageDepart_reference, atol= 0.1)
return None
def test_PensionParAnnee(self):
"""
Vérifie P par comparaison avec les calculs du COR
"""
simulateur = SimulateurRetraites()
analyse = simulateur.pilotageCOR()
for annee in simulateur.annees:
for scenario in [
simulateur.scenario_central,
simulateur.scenario_optimiste,
simulateur.scenario_pessimiste,
]:
Y = CalculePAvecModelePension(annee, scenario)[0]
Y_exact = analyse.P[scenario][annee]
np.testing.assert_allclose(Y, Y_exact)
return None
def CalculePAvecModelePension(annee, scenario):
"""
Pour une annéee et un scenario, calcule P avec les paramètres
du COR.
"""
simulateur = SimulateurRetraites()
modele = FonctionPension(simulateur, annee)
analyse = simulateur.pilotageCOR()
# Evaluation
S = analyse.S[scenario][annee]
D = analyse.Depenses[scenario][annee]
As = analyse.A[scenario][annee]
F = 0.5
TauC = simulateur.scenarios_chomage[scenario]
X = ot.Point([S, D, As, F, TauC])
Y = modele(X)
return Y
def test_simulateur_retraites(self):
# génération des graphes sur la conjoncture
simulateur = SimulateurRetraites()
simulateur.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
pl.figure(figsize=(10,8))
pl.suptitle(u"Projections du COR (hypothèses)",fontsize=16)
simulateur.dessineConjoncture()
simulateur.sauveFigure("conjoncture")
return None
def test_Specifie_JSON(self):
# génération des graphes pour le statu quo (COR)
simulateur = SimulateurRetraites('../retraites/fileProjection.json')
pl.figure(figsize=(6,8))
pl.suptitle('Projections du COR',fontsize=16)
analyse = simulateur.pilotageCOR()
# Vérifie les ordres de grandeurs des calculs
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
#print("s=%s, a=%s, S=%s" % (s, a, analyse.S[s][a]))
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], 64.0, atol=4.0)
np.testing.assert_allclose(analyse.RNV[s][a], 0.8, atol=0.3)
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a], 0.0, atol=0.02)
np.testing.assert_allclose(analyse.REV[s][a], 0.3, atol=0.2)
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], 0.3, atol=0.3)
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a], 0.5, atol=0.3)
return None
def test_PIB(self):
# Calcul du PIB
simulateur = SimulateurRetraites()
analyse = simulateur.pilotageCOR()
analyse.graphique("PIB")
# Vérifie quelques valeurs numériques observées
# Source : https://fr.wikipedia.org/wiki/Produit_int%C3%A9rieur_brut_de_la_France
for s in simulateur.scenarios:
np.testing.assert_allclose(analyse.PIB[s][2005], 1772.0)
np.testing.assert_allclose(analyse.PIB[s][2018], 2353.1)
# Vérifie les ordres de grandeurs des calculs
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
np.testing.assert_allclose(analyse.PIB[s][a],
2300.0,
atol=4000.0)
# Vérifie que la série est croissante dans le futur
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees_futures:
if a < simulateur.horizon:
self.assertTrue(analyse.PIB[s][a] < analyse.PIB[s][a + 1])
return None
def test_Init(self):
"""
Teste la création de l'objet ModelePensionProbabiliste.
"""
simulateur = SimulateurRetraites()
S = 0.0
D = 0.14
annee = 2050
modele = ModelePensionProbabiliste(simulateur, annee, S, D)
# Vérifie la fonction
fonction = modele.getFonction()
dim = fonction.getInputDimension()
self.assertEqual(dim, 3)
# Vérifie la distribution
inputDistribution = modele.getInputDistribution()
dim = inputDistribution.getDimension()
self.assertEqual(dim, 3)
return None
def test_0(self):
simulateur = SimulateurRetraites()
etudeImpact = EtudeImpact(simulateur)
analyse = etudeImpact.calcule()
# Vérifie les ordres de grandeurs des calculs
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a], 64.0, atol=4.0)
np.testing.assert_allclose(analyse.RNV[s][a], 0.8, atol=0.3)
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a], 0.0, atol=0.02)
np.testing.assert_allclose(analyse.REV[s][a], 0.3, atol=0.2)
np.testing.assert_allclose(analyse.T[s][a], 0.3, atol=0.3)
np.testing.assert_allclose(analyse.P[s][a], 0.5, atol=0.3)
# Vérifie la cohérence interne de l'objet
for s in simulateur.scenarios:
for a in simulateur.annees:
np.testing.assert_allclose(analyse.A[s][a],
etudeImpact.As[s][a])
np.testing.assert_allclose(analyse.S[s][a],
etudeImpact.Ss[s][a],
atol=1.0e-7)
np.testing.assert_allclose(analyse.Depenses[s][a],
etudeImpact.Ds[s][a])
# Vérifie précisément certaines valeurs numériques
s = 2 # on se concentre sur le scenario 1,3% croissance
a = 2030
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.As[s][a], 63.0, atol=0.1)
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.Ss[s][a], 0.0, atol=1.0e-7)
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.Ds[s][a], 0.135, atol=0.001)
a = 2050
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.As[s][a], 64.3, atol=0.1)
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.Ss[s][a], 0.0, atol=1.0e-7)
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.Ds[s][a], 0.129, atol=0.001)
a = 2070
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.As[s][a], 65.5, atol=0.1)
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.Ss[s][a], 0.0, atol=1.0e-7)
np.testing.assert_allclose(etudeImpact.Ds[s][a], 0.126, atol=0.001)
return None
def test_Init(self):
simulateur = SimulateurRetraites()
# Initialisation
annee = 2020
modele = FonctionPension(simulateur, annee)
# Evaluation
S = 0.0
D = 0.14
As = 63.0
F = 0.5
TauC = 7.00
X = ot.Point([S, D, As, F, TauC])
Y = modele(X)
Y_exact = [0.547295]
np.testing.assert_allclose(Y, Y_exact)
# Description
description = modele.getInputDescription()
self.assertEqual(description, ["S", "D", "As", "F", "TauC"])
description = modele.getOutputDescription()
self.assertEqual(description, ["P"])
return None
def test_GetSample(self):
"""
Teste l'utilisation de l'objet ModelePensionProbabiliste.
"""
simulateur = SimulateurRetraites()
S = 0.0
D = 0.14
annee = 2050
modele = ModelePensionProbabiliste(simulateur, annee, S, D)
fonction = modele.getFonction()
inputDistribution = modele.getInputDistribution()
# Crée un vecteur aléatoire
inputRandomVector = ot.RandomVector(inputDistribution)
outputRandomVector = ot.CompositeRandomVector(fonction,
inputRandomVector)
sampleSize = 100
sample = outputRandomVector.getSample(sampleSize)
# Vérifie l'échantillon
dim = sample.getDimension()
self.assertEqual(dim, 1)
size = sample.getSize()
self.assertEqual(size, sampleSize)
return None
#!/usr/bin/python # coding:utf-8 from retraites.SimulateurRetraites import SimulateurRetraites simulateur = SimulateurRetraites() analyse = simulateur.pilotageCOR() analyse.afficheSolutionsSimulateurCOR()
def test_graphiquesSimulateur(self):
# Graphiques de la classe SimulateurRetraites
simulateur = SimulateurRetraites()
simulateur.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
pl.figure(figsize=(6, 8))
pl.suptitle("Projections du COR", fontsize=16)
simulateur.dessineConjoncture()
pl.close()
# Teste les options des graphiques
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("B")
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("B", simulateur.B)
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("B", dessine_legende=True)
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("B", scenarios_indices=range(1, 5))
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("B", dessine_annees=range(2020, 2041))
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("B", taille_fonte_titre=14)
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("G")
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("NR")
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("NC")
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("dP")
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("TPR")
pl.close()
pl.figure()
simulateur.dessineVariable("TPS")
simulateur.sauveFigure("TPS")
pl.close()
# Configure des longs titres
simulateur.setLabelLongs(True)
simulateur.dessineVariable("CNV")
pl.close()
# Dessine la légende
simulateur.dessineLegende()
simulateur.sauveFigure("EV")
pl.close()
return None
def test_graphiques(self):
# génération des graphes pour le statu quo (COR)
simulateur = SimulateurRetraites()
analyse = simulateur.pilotageCOR()
analyse.setDirectoryImage(tempfile.gettempdir())
pl.figure(figsize=(6,8))
pl.suptitle('Projections du COR',fontsize=16)
analyse.dessineSimulation()
pl.close()
# Teste les options des graphiques
pl.figure()
analyse.graphique("P", analyse.P)
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("P")
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("P", dessine_legende = True)
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("P", scenarios_indices = range(1,5))
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("P", dessine_annees = range(2020,2041))
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("P", taille_fonte_titre = 14)
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("A")
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("S")
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("T")
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("RNV")
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("REV")
pl.close()
pl.figure()
analyse.graphique("Depenses")
analyse.sauveFigure("Depenses")
pl.close()
# Configure des longs titres
analyse.setLabelLongs(True)
analyse.graphique("P", analyse.P)
pl.close()
# Dessine la légende
analyse.dessineLegende()
analyse.sauveFigure("Legende")
pl.close()
analyse.afficheSolutionsSimulateurCOR()
return None