Neural Networks Autoregressive

Aplicações em R para previsão de séries temporais utilizando modelagem Neural Network Autoregressive (feed-forward) a partir do pacote forecast.

Aplicação

As bibliotecas forecast e ggplot2 são necessárias, utilize os comandos install.packages('nome da biblioteca') e library(nome da biblioteca) para instalar e carregar as bibliotecas.

library(forecast) #Modelos de previsão (Hyndman and Khandakar, 2008)
library(ggplot2) #Elegant Graphics (Wickham, 2009)

Para este exemplo vamos importar um banco direto da internet que está hospedado aqui, são dados mensais do saldo de emprego do estado do Maranhão.

dados <- read.table("https://raw.githubusercontent.com/icaroagostino/ARIMA/master/dados/MA.txt", header=T)
attach(dados) #tranformando em objeto
MA <- ts(MA, start = 2007, frequency = 12) #tranformando em Séries Temporal

Visualização

ggtsdisplay(MA, main="Saldo de emprego - MA")

A série possui caracteristicas de sazonalidade aditiva com tendência moderada negativa, além disso a análise ACF permite evidenciar a presença de autocorrelação temporal entre as observações.

Ajuste do modelo

Para a estimação dos parâmetros e ajuste do modelo será utilizado a função nnetar(), que utiliza o algoritimo baseado na função nnet() desenvolvido e publicado por Venables e Ripley (2002). Esta abordagem somente considera a arquitertura feed-forward networks com uma camada intermediária usando a notação NNAR(p,k) para séries sem sazonalidade e NNAR(p,P,k)[m] para séries com sazonalidade sendo que p representa o número de lags na camada de entrada, k o número de nós na camada intermediária da rede, P o número de lags sazonais e [m] a ordem sazonal.

NNAR_fit <- nnetar(MA)
NNAR_fit #sai o modelo ajustado

## Series: MA 
## Model:  NNAR(2,1,2)[12] 
## Call:   nnetar(y = MA)
## 
## Average of 20 networks, each of which is
## a 3-2-1 network with 11 weights
## options were - linear output units 
## 
## sigma^2 estimated as 3022826

O modelo ajustado automaticamente considerou 2 lags na camada de entrada, 1 lag sazonal de ordem 12 (meses) e 2 nós na camada intermediária, tais parametross podem e devem ser alterados a fim de buscar um melhor ajuste do modelo a partir do comando nnetar(MA, p = 1, P = 1, size = 1), também é possível definir o número de repetições para o ajuste do modelo adicionando o argumento repeats = 20, o que acarretará em um provavél aumento da acurácia, mas também exigirá maior tempo para o ajuste da rede caso repeats > 20.

Verificação dos résiduos

checkresiduals(NNAR_fit)

Os resíduos gerados pelo modelo apresentaram caracteristicas de ruído branco.

Previsão

autoplot(forecast(NNAR_fit, h = 12, PI = T))

Obs.:

Os dados utilizados nesse exemplo são públicos, para mais detalhes baixe o script NNAR.R que está neste repositório.

contato: icaroagostino@gmail.com