Séries Temporais com R: Análise do Consumo do Varejo em MS com fable.prophet
Adriano Marcos Rodrigues Figueiredo, *e-mail: adriano.figueiredo@ufms.br*
15 junho 2021
Abstract
This is an exercise for class use. We analyse data on Retail consumption, from January/2000 to nowadays.Licença
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License: CC BY-SA 4.0
Citação
Sugestão de citação: FIGUEIREDO, Adriano Marcos Rodrigues. Séries Temporais com R: Análise do Consumo do Varejo em MS com fable.prophet. Campo Grande-MS,Brasil: RStudio/Rpubs, 2021. Disponível em http://rpubs.com/amrofi/fableprophet_varejoms.
1 Introdução
Neste arquivo utilizo a série do Índice de volume de vendas no varejo Total de Mato Grosso do Sul, série mensal a partir de jan/2000 até jan/2020 obtida com o pacote BETS e importada do Banco Central do Brasil. Portanto, são 241 observações mensais.
Realizaremos os modelos ETS (Error Trend Seasonal) conforme Hyndman e Athanasopoulos (2021,2018), com fable e feasts, e Facebook Prophet ou seja, com o formato tsibble pelo fable.prophet.
Sugiro olhar meus videos no Youtube em: Aplicação de ETS com ações: https://youtu.be/s5S43QBllR0; Video teórico de ETS: https://youtu.be/ej8hH6g9j3Y.
Sobre o Facebook Prophet temos: Facebook Prophet para previsão de séries temporais - mais teórico - (https://youtu.be/9nARpNo1v5w) e Facebook Prophet - aplicação para bitcoin e para LAME4 - time series (https://youtu.be/LENLw0EagRg).
2 Dados
O leitor pode carregar os dados direto do site do Banco Central do Brasil com o pacote BETS (FERREIRA, SPERANZA e COSTA, 2018) conforme code abaixo (não rodei aqui) em data.frame.
Eu gerei a estrutura idêntica pela função dput() para os leitores que não conseguirem por qualquer motivo o acesso ao site do Banco Central (as vezes vejo isso ocorrer dependendo dos bloqueios da sua rede de internet). Esclareço ao leitor que após baixar a série pelo BETS, fiz o dput e a partir de então, desabilitei o bloco (Chunk) que acessa o BETS apenas para agilizar os cálculos.
library(BETS)
# Pegando as séries a partir do site do Banco Central do Brasil
# Índice de volume de vendas no varejo Total de Mato Grosso do Sul
# mensal a partir de jan/2000 até jan/2020
# 241 observações mensais
varejoms <- BETSget(1479,from="2000-01-01",to="2020-01-31",
data.frame = TRUE,frequency = 12)
print(varejoms)
class(varejoms)
dput(varejoms) # opção para ter os dados como na structure abaixo# Pegando as séries a partir do site do Banco Central do Brasil Índice de
# volume de vendas no varejo Total de Mato Grosso do Sul mensal a partir de
# jan/2000 até jan/2020
# library(BETS)
varejoms <- structure(list(date = structure(c(10957, 10988, 11017, 11048, 11078,
11109, 11139, 11170, 11201, 11231, 11262, 11292, 11323, 11354, 11382, 11413,
11443, 11474, 11504, 11535, 11566, 11596, 11627, 11657, 11688, 11719, 11747,
11778, 11808, 11839, 11869, 11900, 11931, 11961, 11992, 12022, 12053, 12084,
12112, 12143, 12173, 12204, 12234, 12265, 12296, 12326, 12357, 12387, 12418,
12449, 12478, 12509, 12539, 12570, 12600, 12631, 12662, 12692, 12723, 12753,
12784, 12815, 12843, 12874, 12904, 12935, 12965, 12996, 13027, 13057, 13088,
13118, 13149, 13180, 13208, 13239, 13269, 13300, 13330, 13361, 13392, 13422,
13453, 13483, 13514, 13545, 13573, 13604, 13634, 13665, 13695, 13726, 13757,
13787, 13818, 13848, 13879, 13910, 13939, 13970, 14000, 14031, 14061, 14092,
14123, 14153, 14184, 14214, 14245, 14276, 14304, 14335, 14365, 14396, 14426,
14457, 14488, 14518, 14549, 14579, 14610, 14641, 14669, 14700, 14730, 14761,
14791, 14822, 14853, 14883, 14914, 14944, 14975, 15006, 15034, 15065, 15095,
15126, 15156, 15187, 15218, 15248, 15279, 15309, 15340, 15371, 15400, 15431,
15461, 15492, 15522, 15553, 15584, 15614, 15645, 15675, 15706, 15737, 15765,
15796, 15826, 15857, 15887, 15918, 15949, 15979, 16010, 16040, 16071, 16102,
16130, 16161, 16191, 16222, 16252, 16283, 16314, 16344, 16375, 16405, 16436,
16467, 16495, 16526, 16556, 16587, 16617, 16648, 16679, 16709, 16740, 16770,
16801, 16832, 16861, 16892, 16922, 16953, 16983, 17014, 17045, 17075, 17106,
17136, 17167, 17198, 17226, 17257, 17287, 17318, 17348, 17379, 17410, 17440,
17471, 17501, 17532, 17563, 17591, 17622, 17652, 17683, 17713, 17744, 17775,
17805, 17836, 17866, 17897, 17928, 17956, 17987, 18017, 18048, 18078, 18109,
18140, 18170, 18201, 18231, 18262), class = "Date"), value = c(35.2, 35.6, 39.2,
40.5, 41.6, 40.4, 40.8, 38.7, 37.3, 37.6, 35.6, 47.4, 34.2, 32.2, 38, 37.5, 38.8,
35, 38.4, 40.2, 38.2, 39.3, 36, 46.3, 36.4, 34, 39, 37.8, 38.9, 35.3, 37.2, 38.1,
35.6, 38.3, 35.6, 45.7, 32.2, 31.6, 35.2, 36.8, 37.5, 34.8, 38.4, 38.1, 37, 39,
37.3, 49, 35.8, 35.3, 40.2, 41.3, 43.9, 41.6, 45.9, 42.3, 42.2, 44, 41.3, 56.9,
38.5, 38.5, 45.3, 43.6, 46.2, 44.3, 47.5, 46.5, 46.4, 46, 44.1, 61, 42, 40.2,
44.6, 44.5, 47.8, 45.3, 46.5, 48.5, 47.7, 50.2, 49.3, 64.5, 47, 46.8, 51, 50.5,
55, 51.3, 52.8, 55.3, 54.8, 55.6, 55.3, 72.2, 54.5, 52.1, 56.2, 57.2, 60.8, 56.1,
61.8, 61.6, 59.8, 63.3, 57.7, 77.4, 61.4, 51.9, 57.3, 57.9, 61.9, 57.3, 61.1,
61.1, 60.6, 65.6, 63.5, 83.1, 64.1, 60.2, 67.8, 67.1, 72.8, 68.5, 71.1, 69.3,
69.9, 71.1, 67.9, 92.7, 67.5, 64.8, 69.1, 69.4, 79.6, 70.2, 73.8, 72.5, 71.3,
75.6, 74.7, 100.8, 79.5, 75.7, 82.4, 78, 84.8, 83.2, 84.8, 88.5, 86.3, 91.7,
92.8, 111.4, 92.8, 83.7, 92.5, 88.3, 93.9, 88.8, 96, 95.9, 93.2, 98.3, 100.5,
128.8, 97.2, 90.2, 94.3, 94.4, 101.1, 92, 96.4, 98.2, 97.6, 105.8, 103.1, 129.6,
99.6, 87.8, 97, 94.8, 98.6, 93.4, 98.4, 96.4, 92.5, 100.6, 97.2, 124.5, 91.5,
85.1, 91.6, 88.5, 92.2, 87.4, 90.5, 88.1, 85.2, 89.4, 93.4, 116.9, 90.8, 84,
89.7, 86.3, 90, 87.3, 90.8, 93.5, 93.7, 91.4, 93.5, 114.1, 87.8, 81.1, 94.5,
83.2, 89.9, 88.8, 89.3, 93.7, 93.5, 96.3, 101.3, 118.3, 93.8, 85.2, 90, 86.6,
90, 85.2, 91, 94.4, 93.4, 95.9, 102.6, 116, 94.9)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-241L))
class(varejoms)FALSE [1] "data.frame"A rotina de dados obtidos pelo BETS já retorna a série em formato data.frame, ou seja, com as colunas date e value. Algumas análises eu ignorarei porque já as fiz em outros posts (FIGUEIREDO, 2021).
Precisamos reindexar a série para que ele entenda como mensal (monthly).
3 Análise da série
Farei a divisão entre amostra teste e amostra treino para controle de acurácia, pelo tradicional 80-20 (241 observações x 80% = 193 para treino), portanto a amostra treino será de jan-2000 a jan-2016. O leitor deve em geral fazer estas divisões para certificar de que o modelo é um bom preditor. Uma análise mais detalhada da série pode ser feita fazendo o chunk abaixo.
3.1 Estimação com fable e feasts
Primeiro faremos a conversão de objeto ts para tsibble, ou time series table. Converterei a série inteira varejoms e depois farei o split entre train e test.
library(tsibble)
library(tsibbledata)
library(lubridate)
library(dplyr)
library(tidyverse)
varejo.tsb <- varejoms %>%
as_tsibble()
autoplot(varejo.tsb)
Precisamos reindexar a série para que ele entenda como mensal (monthly). No plot, pode perceber que está como date[1D], ou seja, diária. Se não corrigir, o forecast será diário! O leitor pode consultar melhor em https://cran.r-project.org/web/packages/tsibble/vignettes/faq.html.
tsibble(mth = yearmonth(mth), index = mth)
mth <- make_date("2000") + months(0:240)
dados <- cbind(varejoms[-1], time = yearmonth(mth))
varejo.tsb <- tsibble(dados, index = time) %>%
print()# A tsibble: 241 x 2 [1M]
value time
<dbl> <mth>
1 35.2 2000 jan
2 35.6 2000 fev
3 39.2 2000 mar
4 40.5 2000 abr
5 41.6 2000 mai
6 40.4 2000 jun
7 40.8 2000 jul
8 38.7 2000 ago
9 37.3 2000 set
10 37.6 2000 out
# ... with 231 more rowsautoplot(varejo.tsb)
Agora sim, o objeto tsibble entende como série mensal.
Faremos o split com uso da função filter_index e especificando filter_index(~ "2016-01"):
train <- varejo.tsb %>%
filter_index(~"2016-01")
trainh = length(varejo.tsb$value) - length(train$value)
h[1] 48Podemos plotar e estimar.
autoplot(train)
A função report fornecerá a saída do modelo.
library(fable.prophet)
library(fable)
library(fpp3)
fit1 <- train %>%
model(arima = ARIMA(value), ets = ETS(value), prophet = prophet(value))
fc1 <- fit1 %>%
forecast(h = h)
fc1 %>%
autoplot(varejo.tsb)
report(fit1)Agora o forecast à frente 60 meses. Coloquei 48 meses do treino mais 12 meses fora da série observada.
fc2 <- fit1 %>%
forecast(h = "5 years")
fc2E a acurácia da parte de teste foi:
fc1 %>%
accuracy(varejo.tsb, measures = point_accuracy_measures)Segue o plot da segunda estimação (h=60):
fc2 %>%
autoplot(varejo.tsb)
E as nossas estimativas para até Jan/2021 são:
knitr::kable(fc2)| .model | time | value | .mean |
|---|---|---|---|
| arima | 2016 fev | N(82, 5.5) | 82.41162 |
| arima | 2016 mar | N(91, 7.6) | 90.91755 |
| arima | 2016 abr | N(88, 9.9) | 87.77713 |
| arima | 2016 mai | N(94, 13) | 93.88157 |
| arima | 2016 jun | N(87, 15) | 86.85013 |
| arima | 2016 jul | N(92, 19) | 92.43054 |
| arima | 2016 ago | N(91, 21) | 91.31703 |
| arima | 2016 set | N(89, 24) | 88.61990 |
| arima | 2016 out | N(96, 26) | 96.22268 |
| arima | 2016 nov | N(94, 29) | 93.67441 |
| arima | 2016 dez | N(121, 32) | 120.56047 |
| arima | 2017 jan | N(89, 34) | 89.08579 |
| arima | 2017 fev | N(80, 44) | 79.69542 |
| arima | 2017 mar | N(88, 50) | 87.90204 |
| arima | 2017 abr | N(85, 57) | 85.26464 |
| arima | 2017 mai | N(91, 64) | 90.87945 |
| arima | 2017 jun | N(84, 71) | 84.23129 |
| arima | 2017 jul | N(90, 78) | 89.55393 |
| arima | 2017 ago | N(89, 85) | 88.58998 |
| arima | 2017 set | N(86, 92) | 85.82168 |
| arima | 2017 out | N(93, 99) | 93.44647 |
| arima | 2017 nov | N(91, 106) | 90.90238 |
| arima | 2017 dez | N(118, 113) | 117.77357 |
| arima | 2018 jan | N(86, 120) | 86.31542 |
| arima | 2018 fev | N(77, 136) | 76.91118 |
| arima | 2018 mar | N(85, 149) | 85.12765 |
| arima | 2018 abr | N(82, 161) | 82.48419 |
| arima | 2018 mai | N(88, 176) | 88.10214 |
| arima | 2018 jun | N(81, 188) | 81.45277 |
| arima | 2018 jul | N(87, 202) | 86.77552 |
| arima | 2018 ago | N(86, 215) | 85.81197 |
| arima | 2018 set | N(83, 228) | 83.04313 |
| arima | 2018 out | N(91, 241) | 90.66841 |
| arima | 2018 nov | N(88, 255) | 88.12395 |
| arima | 2018 dez | N(115, 268) | 114.99538 |
| arima | 2019 jan | N(84, 281) | 83.53710 |
| arima | 2019 fev | N(74, 307) | 74.13292 |
| arima | 2019 mar | N(82, 328) | 82.34937 |
| arima | 2019 abr | N(80, 349) | 79.70591 |
| arima | 2019 mai | N(85, 372) | 85.32387 |
| arima | 2019 jun | N(79, 392) | 78.67449 |
| arima | 2019 jul | N(84, 415) | 83.99725 |
| arima | 2019 ago | N(83, 436) | 83.03369 |
| arima | 2019 set | N(80, 458) | 80.26485 |
| arima | 2019 out | N(88, 479) | 87.89013 |
| arima | 2019 nov | N(85, 501) | 85.34568 |
| arima | 2019 dez | N(112, 522) | 112.21711 |
| arima | 2020 jan | N(81, 544) | 80.75882 |
| arima | 2020 fev | N(71, 581) | 71.35464 |
| arima | 2020 mar | N(80, 612) | 79.57110 |
| arima | 2020 abr | N(77, 643) | 76.92763 |
| arima | 2020 mai | N(83, 676) | 82.54559 |
| arima | 2020 jun | N(76, 707) | 75.89621 |
| arima | 2020 jul | N(81, 740) | 81.21898 |
| arima | 2020 ago | N(80, 771) | 80.25541 |
| arima | 2020 set | N(77, 804) | 77.48657 |
| arima | 2020 out | N(85, 836) | 85.11185 |
| arima | 2020 nov | N(83, 868) | 82.56740 |
| arima | 2020 dez | N(109, 900) | 109.43883 |
| arima | 2021 jan | N(78, 931) | 77.98054 |
| ets | 2016 fev | N(86, 8.8) | 86.21033 |
| ets | 2016 mar | N(95, 14) | 95.09920 |
| ets | 2016 abr | N(95, 17) | 94.61642 |
| ets | 2016 mai | N(100, 24) | 100.37904 |
| ets | 2016 jun | N(94, 24) | 93.61309 |
| ets | 2016 jul | N(99, 32) | 98.96709 |
| ets | 2016 ago | N(98, 36) | 98.27817 |
| ets | 2016 set | N(95, 39) | 95.17126 |
| ets | 2016 out | N(100, 48) | 99.59857 |
| ets | 2016 nov | N(95, 50) | 95.29284 |
| ets | 2016 dez | N(125, 95) | 124.64406 |
| ets | 2017 jan | N(93, 58) | 92.61328 |
| ets | 2017 fev | N(87, 56) | 86.58377 |
| ets | 2017 mar | N(96, 75) | 95.50274 |
| ets | 2017 abr | N(95, 81) | 95.00972 |
| ets | 2017 mai | N(101, 99) | 100.78780 |
| ets | 2017 jun | N(94, 93) | 93.98653 |
| ets | 2017 jul | N(99, 112) | 99.35384 |
| ets | 2017 ago | N(99, 119) | 98.65441 |
| ets | 2017 set | N(96, 120) | 95.52819 |
| ets | 2017 out | N(100, 141) | 99.96450 |
| ets | 2017 nov | N(96, 138) | 95.63583 |
| ets | 2017 dez | N(125, 252) | 125.08358 |
| ets | 2018 jan | N(93, 148) | 92.93321 |
| ets | 2018 fev | N(87, 138) | 86.87680 |
| ets | 2018 mar | N(96, 177) | 95.81939 |
| ets | 2018 abr | N(95, 186) | 95.31834 |
| ets | 2018 mai | N(101, 221) | 101.10854 |
| ets | 2018 jun | N(94, 203) | 94.27956 |
| ets | 2018 jul | N(100, 239) | 99.65732 |
| ets | 2018 ago | N(99, 248) | 98.94964 |
| ets | 2018 set | N(96, 244) | 95.80826 |
| ets | 2018 out | N(100, 280) | 100.25164 |
| ets | 2018 nov | N(96, 269) | 95.90497 |
| ets | 2018 dez | N(125, 482) | 125.42845 |
| ets | 2019 jan | N(93, 278) | 93.18426 |
| ets | 2019 fev | N(87, 254) | 87.10674 |
| ets | 2019 mar | N(96, 322) | 96.06785 |
| ets | 2019 abr | N(96, 333) | 95.56050 |
| ets | 2019 mai | N(101, 390) | 101.36021 |
| ets | 2019 jun | N(95, 353) | 94.50949 |
| ets | 2019 jul | N(100, 410) | 99.89545 |
| ets | 2019 ago | N(99, 420) | 99.18130 |
| ets | 2019 set | N(96, 408) | 96.02803 |
| ets | 2019 out | N(100, 464) | 100.47695 |
| ets | 2019 nov | N(96, 440) | 96.11616 |
| ets | 2019 dez | N(126, 780) | 125.69907 |
| ets | 2020 jan | N(93, 445) | 93.38125 |
| ets | 2020 fev | N(87, 403) | 87.28716 |
| ets | 2020 mar | N(96, 506) | 96.26282 |
| ets | 2020 abr | N(96, 517) | 95.75053 |
| ets | 2020 mai | N(102, 601) | 101.55770 |
| ets | 2020 jun | N(95, 539) | 94.68991 |
| ets | 2020 jul | N(100, 621) | 100.08230 |
| ets | 2020 ago | N(99, 631) | 99.36307 |
| ets | 2020 set | N(96, 610) | 96.20048 |
| ets | 2020 out | N(101, 687) | 100.65375 |
| ets | 2020 nov | N(96, 647) | 96.28187 |
| ets | 2020 dez | N(126, 1139) | 125.91142 |
| ets | 2021 jan | N(94, 646) | 93.53582 |
| prophet | 2016 fev | sample[5000] | 99.77158 |
| prophet | 2016 mar | sample[5000] | 105.11582 |
| prophet | 2016 abr | sample[5000] | 103.72635 |
| prophet | 2016 mai | sample[5000] | 106.33587 |
| prophet | 2016 jun | sample[5000] | 104.05516 |
| prophet | 2016 jul | sample[5000] | 107.03838 |
| prophet | 2016 ago | sample[5000] | 107.34808 |
| prophet | 2016 set | sample[5000] | 107.33653 |
| prophet | 2016 out | sample[5000] | 109.09485 |
| prophet | 2016 nov | sample[5000] | 107.89183 |
| prophet | 2016 dez | sample[5000] | 126.23596 |
| prophet | 2017 jan | sample[5000] | 107.41729 |
| prophet | 2017 fev | sample[5000] | 102.78844 |
| prophet | 2017 mar | sample[5000] | 109.61882 |
| prophet | 2017 abr | sample[5000] | 108.69957 |
| prophet | 2017 mai | sample[5000] | 112.43162 |
| prophet | 2017 jun | sample[5000] | 109.90084 |
| prophet | 2017 jul | sample[5000] | 111.99271 |
| prophet | 2017 ago | sample[5000] | 112.58689 |
| prophet | 2017 set | sample[5000] | 110.80788 |
| prophet | 2017 out | sample[5000] | 113.83105 |
| prophet | 2017 nov | sample[5000] | 112.59431 |
| prophet | 2017 dez | sample[5000] | 130.70736 |
| prophet | 2018 jan | sample[5000] | 112.21857 |
| prophet | 2018 fev | sample[5000] | 109.39407 |
| prophet | 2018 mar | sample[5000] | 114.98214 |
| prophet | 2018 abr | sample[5000] | 113.18705 |
| prophet | 2018 mai | sample[5000] | 118.29887 |
| prophet | 2018 jun | sample[5000] | 113.44539 |
| prophet | 2018 jul | sample[5000] | 116.61454 |
| prophet | 2018 ago | sample[5000] | 117.41319 |
| prophet | 2018 set | sample[5000] | 115.77331 |
| prophet | 2018 out | sample[5000] | 119.28197 |
| prophet | 2018 nov | sample[5000] | 118.47303 |
| prophet | 2018 dez | sample[5000] | 136.49114 |
| prophet | 2019 jan | sample[5000] | 116.34167 |
| prophet | 2019 fev | sample[5000] | 113.76797 |
| prophet | 2019 mar | sample[5000] | 118.30602 |
| prophet | 2019 abr | sample[5000] | 118.56503 |
| prophet | 2019 mai | sample[5000] | 123.59568 |
| prophet | 2019 jun | sample[5000] | 118.42640 |
| prophet | 2019 jul | sample[5000] | 122.08162 |
| prophet | 2019 ago | sample[5000] | 123.41656 |
| prophet | 2019 set | sample[5000] | 120.30146 |
| prophet | 2019 out | sample[5000] | 124.63048 |
| prophet | 2019 nov | sample[5000] | 122.09866 |
| prophet | 2019 dez | sample[5000] | 141.83332 |
| prophet | 2020 jan | sample[5000] | 120.21571 |
| prophet | 2020 fev | sample[5000] | 119.51366 |
| prophet | 2020 mar | sample[5000] | 124.30931 |
| prophet | 2020 abr | sample[5000] | 124.11260 |
| prophet | 2020 mai | sample[5000] | 126.78279 |
| prophet | 2020 jun | sample[5000] | 124.04927 |
| prophet | 2020 jul | sample[5000] | 127.55469 |
| prophet | 2020 ago | sample[5000] | 127.09183 |
| prophet | 2020 set | sample[5000] | 126.65924 |
| prophet | 2020 out | sample[5000] | 130.28742 |
| prophet | 2020 nov | sample[5000] | 126.98120 |
| prophet | 2020 dez | sample[5000] | 145.54408 |
| prophet | 2021 jan | sample[5000] | 127.82523 |
Lembrar que usamos dados apenas até Jan/2020 na série original. Se usar a série atualizada até agora, você terá mais observações que as 241 iniciais.
Para não acharmos que o fable.prophet é ruim, e desencargo de consciência, farei a estimação e forecast com o fable.prophet para fora da amostra e usando a série toda.
4 Estimação com série toda
library(BETS)
# Pegando as séries a partir do site do Banco Central do Brasil Índice de
# volume de vendas no varejo Total de Mato Grosso do Sul mensal a partir de
# jan/2000 até abr/2021 256 observações mensais
varejoms.all <- BETSget(1479, from = "2000-01-01", data.frame = TRUE, frequency = 12)library(tsibble)
library(tsibbledata)
library(lubridate)
library(dplyr)
library(tidyverse)
mth2 <- make_date("2000") + months(0:255)
dados2 <- cbind(varejoms.all[-1], time2 = yearmonth(mth2))
varejo.all.tsb <- tsibble(dados2, index = time2) %>%
print()FALSE # A tsibble: 256 x 2 [1M]
FALSE value time2
FALSE <dbl> <mth>
FALSE 1 35.2 2000 jan
FALSE 2 35.6 2000 fev
FALSE 3 39.2 2000 mar
FALSE 4 40.5 2000 abr
FALSE 5 41.6 2000 mai
FALSE 6 40.4 2000 jun
FALSE 7 40.8 2000 jul
FALSE 8 38.7 2000 ago
FALSE 9 37.3 2000 set
FALSE 10 37.6 2000 out
FALSE # ... with 246 more rowsautoplot(varejo.all.tsb)
library(fable.prophet)
library(fable)
library(fpp3)
fit3 <- varejo.all.tsb %>%
model(prophet = prophet(value))
fc3 <- fit3 %>%
forecast(h = 12)
fc3 %>%
autoplot(varejo.all.tsb)
print(fc3)FALSE # A fable: 12 x 4 [1M]
FALSE # Key: .model [1]
FALSE .model time2 value .mean
FALSE <chr> <mth> <dist> <dbl>
FALSE 1 prophet 2021 mai sample[5000] 96.4
FALSE 2 prophet 2021 jun sample[5000] 94.1
FALSE 3 prophet 2021 jul sample[5000] 97.5
FALSE 4 prophet 2021 ago sample[5000] 96.2
FALSE 5 prophet 2021 set sample[5000] 94.9
FALSE 6 prophet 2021 out sample[5000] 98.4
FALSE 7 prophet 2021 nov sample[5000] 97.0
FALSE 8 prophet 2021 dez sample[5000] 115.
FALSE 9 prophet 2022 jan sample[5000] 94.4
FALSE 10 prophet 2022 fev sample[5000] 90.8
FALSE 11 prophet 2022 mar sample[5000] 96.1
FALSE 12 prophet 2022 abr sample[5000] 93.5Referências
FERREIRA, Pedro Costa; SPERANZA, Talitha; COSTA, Jonatha (2018). BETS: Brazilian Economic Time Series. R package version 0.4.9. Disponível em: https://CRAN.R-project.org/package=BETS.
FIGUEIREDO, Adriano Marcos Rodrigues. Séries Temporais com R: Análise do Consumo do Varejo em MS com fable e feasts. Campo Grande-MS,Brasil: RStudio/Rpubs, 2021. Disponível em http://rpubs.com/amrofi/fable_feasts_varejoms.
HYNDMAN, Rob. (2018). fpp2: Data for “Forecasting: Principles and Practice” (2nd Edition). R package version 2.3. Disponível em: https://CRAN.R-project.org/package=fpp2.
HYNDMAN, Rob. (2019). fpp3: Data for “Forecasting: Principles and Practice” (3rd Edition). R package. Disponível em: https://github.com/robjhyndman/fpp3-package, https://OTexts.org/fpp3/.
HYNDMAN, R.J.; ATHANASOPOULOS, G. (2020) Forecasting: principles and practice, 3rd edition, OTexts: Melbourne, Australia. Disponível em: https://otexts.com/fpp3/. Accessed on 02 Apr 2020.
O’HARA-WILD, Mitchell; TAYLOR, Sean; LETHAM, Ben (NA). fable.prophet: Prophet Modelling Interface for ‘fable’. R package version 0.1.0.9000. Available at: https://pkg.mitchelloharawild.com/fable.prophet/.
---
title: "Séries Temporais com R: Análise do Consumo do Varejo em MS com `fable.prophet`"
author: "Adriano Marcos Rodrigues Figueiredo, *e-mail: adriano.figueiredo@ufms.br*"
linkcolor: blue
abstract: 
  This is an exercise for class use. We analyse data on Retail consumption, from January/2000 to nowadays. 
date: "`r format(Sys.Date(), '%d %B %Y')`"
output:
  html_document:
    code_download: true
    theme: default
    number_sections: true
    toc: yes
    toc_float: no
    df_print: paged
    fig_caption: true
  pdf_document:
    toc: yes
always_allow_html: true
---

```{r knitr_init, echo=FALSE, cache=FALSE}
library(knitr)
library(rmarkdown)
library(rmdformats)
set.seed(1)
## Global options
options(max.print="100")
opts_chunk$set(echo=TRUE,
	             cache=TRUE,
               prompt=FALSE,
               tidy=TRUE,
               comment=NA,
               message=FALSE,
               warning=FALSE)
opts_knit$set(width=100)
```

# Licença {#Licença .unnumbered}

This work is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. To view a copy of this license, visit <http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/> or send a letter to Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA.

![License: CC BY-SA 4.0](cc_by_sa.png){width="25%"}

# Citação {#Citação .unnumbered}

Sugestão de citação: FIGUEIREDO, Adriano Marcos Rodrigues. Séries Temporais com R: Análise do Consumo do Varejo em MS com `fable.prophet`. Campo Grande-MS,Brasil: RStudio/Rpubs, 2021. Disponível em <http://rpubs.com/amrofi/fableprophet_varejoms>.

# Introdução

Neste arquivo utilizo a série do Índice de volume de vendas no varejo Total de Mato Grosso do Sul, série mensal a partir de jan/2000 até jan/2020 obtida com o pacote `BETS` e importada do Banco Central do Brasil. Portanto, são 241 observações mensais.

Realizaremos os modelos ETS (Error Trend Seasonal) conforme Hyndman e Athanasopoulos (2021,2018), com `fable` e `feasts`, e Facebook Prophet ou seja, com o formato `tsibble` pelo `fable.prophet`.

Sugiro olhar meus videos no Youtube em: Aplicação de ETS com ações: <https://youtu.be/s5S43QBllR0>; Video teórico de ETS: <https://youtu.be/ej8hH6g9j3Y>.

Sobre o Facebook Prophet temos: Facebook Prophet para previsão de séries temporais - mais teórico - (<https://youtu.be/9nARpNo1v5w>) e Facebook Prophet - aplicação para bitcoin e para LAME4 - time series (<https://youtu.be/LENLw0EagRg>).

# Dados

O leitor pode carregar os dados direto do site do Banco Central do Brasil com o pacote `BETS` (FERREIRA, SPERANZA e COSTA, 2018) conforme code abaixo (não rodei aqui) em data.frame.

Eu gerei a estrutura idêntica pela função `dput()` para os leitores que não conseguirem por qualquer motivo o acesso ao site do Banco Central (as vezes vejo isso ocorrer dependendo dos bloqueios da sua rede de internet). Esclareço ao leitor que após baixar a série pelo BETS, fiz o dput e a partir de então, desabilitei o bloco (`Chunk`) que acessa o BETS apenas para agilizar os cálculos.

    library(BETS)
    # Pegando as séries a partir do site do Banco Central do Brasil
    # Índice de volume de vendas no varejo Total de Mato Grosso do Sul
    # mensal a partir de jan/2000 até jan/2020  
    # 241 observações mensais
    varejoms <- BETSget(1479,from="2000-01-01",to="2020-01-31",
                  data.frame = TRUE,frequency = 12) 
    print(varejoms)
    class(varejoms)
    dput(varejoms)  # opção para ter os dados como na structure abaixo

```{r, warning=FALSE, comment=FALSE}
# Pegando as séries a partir do site do Banco Central do Brasil
# Índice de volume de vendas no varejo Total de Mato Grosso do Sul
# mensal a partir de jan/2000 até jan/2020  

#library(BETS)
varejoms<- structure(list(date = structure(c(10957, 10988, 11017, 11048, 
11078, 11109, 11139, 11170, 11201, 11231, 11262, 11292, 11323, 
11354, 11382, 11413, 11443, 11474, 11504, 11535, 11566, 11596, 
11627, 11657, 11688, 11719, 11747, 11778, 11808, 11839, 11869, 
11900, 11931, 11961, 11992, 12022, 12053, 12084, 12112, 12143, 
12173, 12204, 12234, 12265, 12296, 12326, 12357, 12387, 12418, 
12449, 12478, 12509, 12539, 12570, 12600, 12631, 12662, 12692, 
12723, 12753, 12784, 12815, 12843, 12874, 12904, 12935, 12965, 
12996, 13027, 13057, 13088, 13118, 13149, 13180, 13208, 13239, 
13269, 13300, 13330, 13361, 13392, 13422, 13453, 13483, 13514, 
13545, 13573, 13604, 13634, 13665, 13695, 13726, 13757, 13787, 
13818, 13848, 13879, 13910, 13939, 13970, 14000, 14031, 14061, 
14092, 14123, 14153, 14184, 14214, 14245, 14276, 14304, 14335, 
14365, 14396, 14426, 14457, 14488, 14518, 14549, 14579, 14610, 
14641, 14669, 14700, 14730, 14761, 14791, 14822, 14853, 14883, 
14914, 14944, 14975, 15006, 15034, 15065, 15095, 15126, 15156, 
15187, 15218, 15248, 15279, 15309, 15340, 15371, 15400, 15431, 
15461, 15492, 15522, 15553, 15584, 15614, 15645, 15675, 15706, 
15737, 15765, 15796, 15826, 15857, 15887, 15918, 15949, 15979, 
16010, 16040, 16071, 16102, 16130, 16161, 16191, 16222, 16252, 
16283, 16314, 16344, 16375, 16405, 16436, 16467, 16495, 16526, 
16556, 16587, 16617, 16648, 16679, 16709, 16740, 16770, 16801, 
16832, 16861, 16892, 16922, 16953, 16983, 17014, 17045, 17075, 
17106, 17136, 17167, 17198, 17226, 17257, 17287, 17318, 17348, 
17379, 17410, 17440, 17471, 17501, 17532, 17563, 17591, 17622, 
17652, 17683, 17713, 17744, 17775, 17805, 17836, 17866, 17897, 
17928, 17956, 17987, 18017, 18048, 18078, 18109, 18140, 18170, 
18201, 18231, 18262), class = "Date"), value = c(35.2, 35.6, 
39.2, 40.5, 41.6, 40.4, 40.8, 38.7, 37.3, 37.6, 35.6, 47.4, 34.2, 
32.2, 38, 37.5, 38.8, 35, 38.4, 40.2, 38.2, 39.3, 36, 46.3, 36.4, 
34, 39, 37.8, 38.9, 35.3, 37.2, 38.1, 35.6, 38.3, 35.6, 45.7, 
32.2, 31.6, 35.2, 36.8, 37.5, 34.8, 38.4, 38.1, 37, 39, 37.3, 
49, 35.8, 35.3, 40.2, 41.3, 43.9, 41.6, 45.9, 42.3, 42.2, 44, 
41.3, 56.9, 38.5, 38.5, 45.3, 43.6, 46.2, 44.3, 47.5, 46.5, 46.4, 
46, 44.1, 61, 42, 40.2, 44.6, 44.5, 47.8, 45.3, 46.5, 48.5, 47.7, 
50.2, 49.3, 64.5, 47, 46.8, 51, 50.5, 55, 51.3, 52.8, 55.3, 54.8, 
55.6, 55.3, 72.2, 54.5, 52.1, 56.2, 57.2, 60.8, 56.1, 61.8, 61.6, 
59.8, 63.3, 57.7, 77.4, 61.4, 51.9, 57.3, 57.9, 61.9, 57.3, 61.1, 
61.1, 60.6, 65.6, 63.5, 83.1, 64.1, 60.2, 67.8, 67.1, 72.8, 68.5, 
71.1, 69.3, 69.9, 71.1, 67.9, 92.7, 67.5, 64.8, 69.1, 69.4, 79.6, 
70.2, 73.8, 72.5, 71.3, 75.6, 74.7, 100.8, 79.5, 75.7, 82.4, 
78, 84.8, 83.2, 84.8, 88.5, 86.3, 91.7, 92.8, 111.4, 92.8, 83.7, 
92.5, 88.3, 93.9, 88.8, 96, 95.9, 93.2, 98.3, 100.5, 128.8, 97.2, 
90.2, 94.3, 94.4, 101.1, 92, 96.4, 98.2, 97.6, 105.8, 103.1, 
129.6, 99.6, 87.8, 97, 94.8, 98.6, 93.4, 98.4, 96.4, 92.5, 100.6, 
97.2, 124.5, 91.5, 85.1, 91.6, 88.5, 92.2, 87.4, 90.5, 88.1, 
85.2, 89.4, 93.4, 116.9, 90.8, 84, 89.7, 86.3, 90, 87.3, 90.8, 
93.5, 93.7, 91.4, 93.5, 114.1, 87.8, 81.1, 94.5, 83.2, 89.9, 
88.8, 89.3, 93.7, 93.5, 96.3, 101.3, 118.3, 93.8, 85.2, 90, 86.6, 
90, 85.2, 91, 94.4, 93.4, 95.9, 102.6, 116, 94.9)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA,-241L))
class(varejoms)
```

A rotina de dados obtidos pelo BETS já retorna a série em formato `data.frame`, ou seja, com as colunas date e value. Algumas análises eu ignorarei porque já as fiz em outros posts (FIGUEIREDO, 2021).

Precisamos reindexar a série para que ele entenda como mensal (monthly).

# Análise da série

Farei a divisão entre amostra teste e amostra treino para controle de acurácia, pelo tradicional 80-20 (241 observações x 80% = 193 para treino), portanto a amostra treino será de jan-2000 a jan-2016. O leitor deve em geral fazer estas divisões para certificar de que o modelo é um bom preditor. Uma análise mais detalhada da série pode ser feita fazendo o chunk abaixo.

## Estimação com `fable` e `feasts`

Primeiro faremos a conversão de objeto `ts` para `tsibble`, ou *time series table*. Converterei a série inteira varejoms e depois farei o split entre train e test.

```{r fable, message=FALSE,warning=FALSE}

library(tsibble)
library(tsibbledata)
library(lubridate)
library(dplyr);library(tidyverse)

varejo.tsb<-varejoms %>% as_tsibble()
autoplot(varejo.tsb)
```

Precisamos reindexar a série para que ele entenda como mensal (monthly). No plot, pode perceber que está como date[1D], ou seja, diária. Se não corrigir, o forecast será diário! O leitor pode consultar melhor em <https://cran.r-project.org/web/packages/tsibble/vignettes/faq.html>.

tsibble(mth = yearmonth(mth), index = mth)

```{r}
mth <- make_date("2000") + months(0:240)
dados<-cbind(varejoms[-1],time=yearmonth(mth))
varejo.tsb <- tsibble(dados,
  index = time) %>% 
  print()
autoplot(varejo.tsb)
```

Agora sim, o objeto tsibble entende como série mensal.

Faremos o split com uso da função `filter_index` e especificando `filter_index(~ "2016-01")`:

```{r splitseries}
train <- varejo.tsb %>%
  filter_index(~ "2016-01")
train
h=length(varejo.tsb$value)-length(train$value)
h
```

Podemos plotar e estimar.

```{r}
autoplot(train)
```

A função `report` fornecerá a saída do modelo.

```{r tsibble_object}
library(fable.prophet);library(fable)
library(fpp3)
fit1 <- train %>% model(arima = ARIMA(value), ets = ETS(value), prophet = prophet(value)) 
fc1 <- fit1 %>% forecast(h = h)
fc1 %>% autoplot(varejo.tsb)
report(fit1)
```

Agora o forecast à frente 60 meses. Coloquei 48 meses do treino mais 12 meses fora da série observada.

```{r}
fc2 <- fit1 %>% forecast(h = "5 years")
fc2
```

E a acurácia da parte de teste foi:

```{r}
fc1 %>%
  accuracy(varejo.tsb,
    measures = point_accuracy_measures
  )
```

Segue o plot da segunda estimação (h=60):

```{r plotfeasts}
fc2 %>% autoplot(varejo.tsb)
```

E as nossas estimativas para até Jan/2021 são:

```{r}
knitr::kable(fc2)
```

Lembrar que usamos dados apenas até Jan/2020 na série original. Se usar a série atualizada até agora, você terá mais observações que as 241 iniciais.

Para não acharmos que o `fable.prophet` é ruim, e desencargo de consciência, farei a estimação e forecast com o fable.prophet para fora da amostra e usando a série toda.

# Estimação com série toda

```{r DATA, warning=FALSE,comment=FALSE}
library(BETS)
# Pegando as séries a partir do site do Banco Central do Brasil
# Índice de volume de vendas no varejo Total de Mato Grosso do Sul
# mensal a partir de jan/2000 até abr/2021  
# 256 observações mensais
varejoms.all <- BETSget(1479,from="2000-01-01",
              data.frame = TRUE,frequency = 12)
```

```{r TSIBBLE, warning=FALSE,comment=FALSE}
library(tsibble)
library(tsibbledata)
library(lubridate)
library(dplyr);library(tidyverse)

mth2 <- make_date("2000") + months(0:255)
dados2<-cbind(varejoms.all[-1],time2=yearmonth(mth2))
varejo.all.tsb <- tsibble(dados2,
  index = time2) %>% 
  print()
autoplot(varejo.all.tsb)
```

```{r fc3,warning=FALSE,comment=FALSE}
library(fable.prophet);library(fable)
library(fpp3)
fit3 <- varejo.all.tsb %>% model(prophet = prophet(value)) 
fc3 <- fit3 %>% forecast(h = 12)
fc3 %>% autoplot(varejo.all.tsb)
print(fc3)
```

# Referências {#Referências .unnumbered}

FERREIRA, Pedro Costa; SPERANZA, Talitha; COSTA, Jonatha (2018). BETS: Brazilian Economic Time Series. R package version 0.4.9. Disponível em: <https://CRAN.R-project.org/package=BETS>.

FIGUEIREDO, Adriano Marcos Rodrigues. Séries Temporais com R: Análise do Consumo do Varejo em MS com `fable` e `feasts`. Campo Grande-MS,Brasil: RStudio/Rpubs, 2021. Disponível em <http://rpubs.com/amrofi/fable_feasts_varejoms>.

HYNDMAN, Rob. (2018). fpp2: Data for "Forecasting: Principles and Practice" (2nd Edition). R package version 2.3. Disponível em: <https://CRAN.R-project.org/package=fpp2>.

HYNDMAN, Rob. (2019). fpp3: Data for "Forecasting: Principles and Practice" (3rd Edition). R package. Disponível em: <https://github.com/robjhyndman/fpp3-package>, <https://OTexts.org/fpp3/>.

HYNDMAN, R.J.; ATHANASOPOULOS, G. (2020) Forecasting: principles and practice, 3rd edition, OTexts: Melbourne, Australia. Disponível em: <https://otexts.com/fpp3/>. Accessed on 02 Apr 2020.

O'HARA-WILD, Mitchell; TAYLOR, Sean; LETHAM, Ben (NA). fable.prophet: Prophet Modelling Interface for 'fable'. R package version 0.1.0.9000. Available at: <https://pkg.mitchelloharawild.com/fable.prophet/>.
