在阅读此文前，诚邀您请点点右上方的“关注”，既方便您进行讨论与分享，还能及时阅读最新内容，感谢您的支持。
在17世纪早期，西班牙铸币厂30年的金币和银币产量的累积结果几乎是我们基线估计值的两倍本村自己指出，这一时期铸造的硬币有很大一部分留给了西班牙金融低地国家的军事行动。
然而，出口西班牙硬币背后更持久的经济原因是它们作为国际公认的支付手段的地位因此，西班牙比索被许多欧洲贸易公司用于他们的东亚贸易。给出了1775年的库存估计，相当于563吨银。
这一估计是基于1772年至1778年帝国范围内西班牙铸币厂的产量。重要的是要注意，对于私人持有人来说，回收并不是强制性的因此，并不是所有的钱都被重新铸造。例如，在新西班牙(墨西哥)和新格拉纳达(哥伦比亚)，只有28%到50%的当地货币存量被收回这可以解释为什么1775年Tortella的股票价值大大低于我们的基线价值。
1775年的国内生产总值估计由为今年更高的货币存量估值提供了另一个理由。563吨的数值意味着14.5的相当高的速度。
总之，与以前的股票估计相反，我们的货币供应序列意味着更合理的速度。此外，我们的货币供应系列将1492年的初始存量估计与19世纪下半叶更可靠的存量估计联系起来。
这是基于对现代早期采矿和国际货币金属流动的现有数据的细致综合。
我们可以用我们的货币供应系列来解释一个长期争论的问题货币流通史:货币增长在多大程度上解释了现代早期欧洲物价水平的上涨？根据货币主义者的观点，价格水平上升主要是货币存量上升的结果，这是由来自美国的贵金属另一种观点强调了货币流通速度加快:早期现代城市化率的增长在任何特定时期都促进了大量的经济交易，即货币流通速度加快，推高了价格水平。
应用中列出的会计机制我们需要价格、实际产出、货币和流通速度的数据。对前两者的当前最佳实践估计来自他们的数据，结合新的货币供应量估计，让我们可以从交换等式中剔除速度。
我们使用Á·阿尔瓦雷斯-诺加尔和普拉多·德拉埃斯科苏萨的11年移动平均国内生产总值序列。我们为所有其他变量生成等效移动平均值，以避免在样本开始和结束时对单个年度观察值赋予过多权重。这与价格尤其相关，在拿破仑战争爆发后，价格经历了两位数的增长率波动。
以下分解结果反映了货币、实际GDP和价格序列在95%概率区间内的数据不确定性。特别是，从样本开始和结束时的货币供应量分布中随机抽取10，000次反映了货币供应量序列的不确定性。
类似地，我们通过在样本期开始和结束时从均匀分布中随机抽取来说明实际产出增长的不确定性。这两个均匀分布的范围是根据三个国内生产总值估计值的最小-最大范围确定的为1492年和1810年做准备。
最后，考虑到西班牙早期现代价格水平的不确定性，我们使用了由和不幸的是，这些不同的价格系列在1492年和1810年没有重叠。
因此，我们没有使用这两年的最小-最大范围，而是将1492年和1810年的价格水平值乘以Á·阿尔瓦雷斯-诺加尔和普拉多·德拉埃斯科苏萨的平均值为1的正态分布误差标量标准偏差8%.这反映了三个替代价格系列与Á·阿尔瓦雷斯·诺加尔和普拉多·德拉埃斯科苏萨的价格系列在所有重叠年份的平均百分比偏差。
西班牙的货币增长在多大程度上可以解释其早期现代物价水平的上升？显示了分解结果。
第一行报告了价格、货币、流通速度和实际GDP的实际变化。价格增长了4.95倍，实际国内生产总值增长了2.8倍。这是由于货币增加了15.6倍，而流通速度下降了11%。根据中描述的重要性度量，货币供应量的增加占西班牙物价水平上涨的70%。这个重要性度量的95%概率区间从62%延伸到71%。
相比之下，11%的速度下降只占价格变化的3%(95%区间:0%到14%)。2.8倍的实际国内生产总值增长大大减轻了价格水平的压力相应地，实际GDP增长占价格变化的26%(95%区间:21%至30%)。
因此，货币增长比流通速度更能解释西班牙早期现代物价水平的上涨。总之，这一结果与西班牙早期现代物价水平上涨的货币账户相一致西班牙货币流通速度在现代早期结束时的水平与其开始时的水平相似，因此在整个样本的价格水平上涨中占的比例相对较小。
本文对1492年至1810年间西班牙货币供应量进行了新的长期估计。贵金属从美国大量涌入，使得这段时期成为货币历史学家研究的一个独特有趣的插曲。
我们通过结合贵金属早期现代生产及其国际流动的数据，以及初始货币存量的数据，得出了对西班牙货币供应量的估计。这一估计表明，西班牙的货币供应量年增长率在0.7%至1.1%之间。
从交换等式的角度来看，由此导致的货币供应增加是西班牙早期现代物价水平上涨的主要原因。现代早期的经济数据带有不确定性。
我们使用随机模拟来生成反映这种不确定性的西班牙货币存量的概率分布。更具体地说，对于不确定的输入变量，我们指定一个概率分布，它反映了我们在数据源中面临的不确定性的类型和程度。
然后，我们根据随机抽取的输入变量分布，反复计算西班牙货币存量是西班牙货币存量的时变分布反映了数据的不确定性。这种方法也允许我们报告所有结果的概率区间。
输入变量分布的概述可从以下内容中获得。本节的其余部分将讨论这个发行版的规范。
我们通过定义一个最小-最大范围来说明初始货币存量的不确定性，该范围对应于文献中初始存量估计的范围。总结并讨论了这些估计。初始股票价值由和作为界定合理的初始股票价值的下限和上限出现。565吨的上限值比228吨的下限值高出约250%。我们从相应界定的均匀分布中随机抽取，以反映初始库存的不确定性。
为了说明太平洋流量的不确定性，我们使用特定时期的范围估计马尼拉大帆船携带了多少百万比索。
范围估计很宽，上限通常超过下限100%。
讨论基础数据，并列出特定期间的范围。
在缺乏太平洋流量如何在这些范围内分布的先验信息的情况下，我们采用特定时期的均匀分布。
对每个子周期独立进行抽取。
为了反映从欧洲流出的贵金属的不确定性，我们从正态分布中随机抽取一个误差标量，其标准差反映了文献中看到的离差。我们的欧洲外流基线系列使用的数据来自。
特别是，我们使用了Attman对波罗的海和黎凡特的贵金属流量的估计，以及de Vries对通过Cape路线流向东亚的直接流量的修正。也编制了欧洲外流系列。
35Barrett的系列与de Vries和Attman直到18世纪中期提出的系列非常相似。之后，巴雷特系列遗漏了几个欧洲贸易公司的开普航线流量，从而低估了从欧洲到东亚的直接流量。
阿特曼的欧洲外流序列和我们的基线外流序列之间差异的标准偏差为7.6%。关于Barrett流出量系列，直到18世纪中期，当Barretts系列开始系统地低估Cape航线流量时，相当于8%。
因此，我们将正态分布标量的标准差设为基线流出量的8%。误差项是为每个观测值独立绘制的，即25年的周期。对于西班牙的外流率，我们添加了一个标准偏差为5%的正态分布误差项。这反映了围绕西班牙资本外流数据的巨大不确定性。
更具体地说，我们的基线流出率系列和由提供的个人外流观是4.7个百分点。可用数据在中列出。
误差项是针对每个观察值单独绘制的，即中显示的每个组成子周期。然后，基于每个子周期的当前随机抽取组，进行插值的计算。
由于未登记的货物，运输损失数据具有不确定性。私人财富在抵达西班牙时被征税，因此存在走私动机。由收集的数据表明，平均而言，走私在16世纪占注册装运量的30%，在17世纪占67%，在18世纪占47%。
走私率的标准偏差达到7个百分点(基于17世纪的27次观察因此，我们将每次运输损失的走私率乘以一个以1为中心的正态分布标量，标准差为7%。我们为每个损失事件单独绘制这个标量。美国贵金属产量不确定性的主要来源与未注册的产量有关。提供了这个主题的详细讨论和可用的数据。
为了说明未注册生产带来的不确定性，我们将美国生产数据(包括非法生产的平均估计值)乘以一个正态分布的误差标量，其标准偏差反映了不同生产系列之间的差异。特别是，我们将1640年之前和1720年之后的误差标量的标准差设置为10%。
在1640年至1720年期间，我们采用了15%的较高标准偏差，以反映这一时期未注册生产量的较高不确定性。
这些特定时期的标准偏差通过以下方式反映生产系列之间的差异，其中包括非法生产，以及我们的基线生产系列，该系列通过以下方式将非法生产的估计数添加到全面的官方生产数据中误差标量绘制在1492年至1639年、1640年至1720年和1721年至1810年这三个子周期中是独立的。
关于欧洲贵金属产量，估计由已被后来的许多文献所接受只有1600年以前的数据被大幅向上修正了。然而，文献中这种差异的缺乏不能被解释为欧洲产量数据的不确定性。因此，我们将欧洲产量数据乘以一个误差标量，其标准偏差为10%，平均值为1。
参考文献
《数据和代码:西班牙货币供应的重建》