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在17世紀早期，西班牙鑄币廠30年的金币和銀币産量的累積結果幾乎是我們基線估計值的兩倍本村自己指出，這一時期鑄造的硬币有很大一部分留給了西班牙金融低地國家的軍事行動。
然而，出口西班牙硬币背後更持久的經濟原因是它們作為國際公認的支付手段的地位是以，西班牙比索被許多歐洲貿易公司用于他們的東亞貿易。給出了1775年的庫存估計，相當于563噸銀。
這一估計是基于1772年至1778年帝國範圍内西班牙鑄币廠的産量。重要的是要注意，對于私人持有人來說，回收并不是強制性的是以，并不是所有的錢都被重新鑄造。例如，在新西班牙(墨西哥)和新格拉納達(哥倫比亞)，隻有28%到50%的當地貨币存量被收回這可以解釋為什麼1775年Tortella的股票價值大大低于我們的基線價值。
1775年的國内生産總值估計由為今年更高的貨币存量估值提供了另一個理由。563噸的數值意味着14.5的相當高的速度。
總之，與以前的股票估計相反，我們的貨币供應序列意味着更合理的速度。此外，我們的貨币供應系列将1492年的初始存量估計與19世紀下半葉更可靠的存量估計聯系起來。
這是基于對現代早期采礦和國際貨币金屬流動的現有資料的細緻綜合。
我們可以用我們的貨币供應系列來解釋一個長期争論的問題貨币流通史:貨币增長在多大程度上解釋了現代早期歐洲物價水準的上漲？根據貨币主義者的觀點，價格水準上升主要是貨币存量上升的結果，這是由來自美國的貴金屬另一種觀點強調了貨币流通速度加快:早期現代城市化率的增長在任何特定時期都促進了大量的經濟交易，即貨币流通速度加快，推高了價格水準。
應用中列出的會計機制我們需要價格、實際産出、貨币和流通速度的資料。對前兩者的目前最佳實踐估計來自他們的資料，結合新的貨币供應量估計，讓我們可以從交換等式中剔除速度。
我們使用Á·阿爾瓦雷斯-諾加爾和普拉多·德拉埃斯科蘇薩的11年移動平均國内生産總值序列。我們為所有其他變量生成等效移動平均值，以避免在樣本開始和結束時對單個年度觀察值賦予過多權重。這與價格尤其相關，在拿破侖戰争爆發後，價格經曆了兩位數的增長率波動。
以下分解結果反映了貨币、實際GDP和價格序列在95%機率區間内的資料不确定性。特别是，從樣本開始和結束時的貨币供應量分布中随機抽取10，000次反映了貨币供應量序列的不确定性。
類似地，我們通過在樣本期開始和結束時從均勻分布中随機抽取來說明實際産出增長的不确定性。這兩個均勻分布的範圍是根據三個國内生産總值估計值的最小-最大範圍确定的為1492年和1810年做準備。
最後，考慮到西班牙早期現代價格水準的不确定性，我們使用了由和不幸的是，這些不同的價格系列在1492年和1810年沒有重疊。
是以，我們沒有使用這兩年的最小-最大範圍，而是将1492年和1810年的價格水準值乘以Á·阿爾瓦雷斯-諾加爾和普拉多·德拉埃斯科蘇薩的平均值為1的正态分布誤差标量标準偏差8%.這反映了三個替代價格系列與Á·阿爾瓦雷斯·諾加爾和普拉多·德拉埃斯科蘇薩的價格系列在所有重疊年份的平均百分比偏差。
西班牙的貨币增長在多大程度上可以解釋其早期現代物價水準的上升？顯示了分解結果。
第一行報告了價格、貨币、流通速度和實際GDP的實際變化。價格增長了4.95倍，實際國内生産總值增長了2.8倍。這是由于貨币增加了15.6倍，而流通速度下降了11%。根據中描述的重要性度量，貨币供應量的增加占西班牙物價水準上漲的70%。這個重要性度量的95%機率區間從62%延伸到71%。
相比之下，11%的速度下降隻占價格變化的3%(95%區間:0%到14%)。2.8倍的實際國内生産總值增長大大減輕了價格水準的壓力相應地，實際GDP增長占價格變化的26%(95%區間:21%至30%)。
是以，貨币增長比流通速度更能解釋西班牙早期現代物價水準的上漲。總之，這一結果與西班牙早期現代物價水準上漲的貨币賬戶相一緻西班牙貨币流通速度在現代早期結束時的水準與其開始時的水準相似，是以在整個樣本的價格水準上漲中占的比例相對較小。
本文對1492年至1810年間西班牙貨币供應量進行了新的長期估計。貴金屬從美國大量湧入，使得這段時期成為貨币曆史學家研究的一個獨特有趣的插曲。
我們通過結合貴金屬早期現代生産及其國際流動的資料，以及初始貨币存量的資料，得出了對西班牙貨币供應量的估計。這一估計表明，西班牙的貨币供應量年增長率在0.7%至1.1%之間。
從交換等式的角度來看，由此導緻的貨币供應增加是西班牙早期現代物價水準上漲的主要原因。現代早期的經濟資料帶有不确定性。
我們使用随機模拟來生成反映這種不确定性的西班牙貨币存量的機率分布。更具體地說，對于不确定的輸入變量，我們指定一個機率分布，它反映了我們在資料源中面臨的不确定性的類型和程度。
然後，我們根據随機抽取的輸入變量分布，反複計算西班牙貨币存量是西班牙貨币存量的時變分布反映了資料的不确定性。這種方法也允許我們報告所有結果的機率區間。
輸入變量分布的概述可從以下内容中獲得。本節的其餘部分将讨論這個發行版的規範。
我們通過定義一個最小-最大範圍來說明初始貨币存量的不确定性，該範圍對應于文獻中初始存量估計的範圍。總結并讨論了這些估計。初始股票價值由和作為界定合理的初始股票價值的下限和上限出現。565噸的上限值比228噸的下限值高出約250%。我們從相應界定的均勻分布中随機抽取，以反映初始庫存的不确定性。
為了說明太平洋流量的不确定性，我們使用特定時期的範圍估計馬尼拉大帆船攜帶了多少百萬比索。
範圍估計很寬，上限通常超過下限100%。
讨論基礎資料，并列出特定期間的範圍。
在缺乏太平洋流量如何在這些範圍内分布的先驗資訊的情況下，我們采用特定時期的均勻分布。
對每個子周期獨立進行抽取。
為了反映從歐洲流出的貴金屬的不确定性，我們從正态分布中随機抽取一個誤差标量，其标準差反映了文獻中看到的離差。我們的歐洲外流基線系列使用的資料來自。
特别是，我們使用了Attman對波羅的海和黎凡特的貴金屬流量的估計，以及de Vries對通過Cape路線流向東亞的直接流量的修正。也編制了歐洲外流系列。
35Barrett的系列與de Vries和Attman直到18世紀中期提出的系列非常相似。之後，巴雷特系列遺漏了幾個歐洲貿易公司的開普航線流量，進而低估了從歐洲到東亞的直接流量。
阿特曼的歐洲外流序列和我們的基線外流序列之間差異的标準偏差為7.6%。關于Barrett流出量系列，直到18世紀中期，當Barretts系列開始系統地低估Cape航線流量時，相當于8%。
是以，我們将正态分布标量的标準差設為基線流出量的8%。誤差項是為每個觀測值獨立繪制的，即25年的周期。對于西班牙的外流率，我們添加了一個标準偏差為5%的正态分布誤差項。這反映了圍繞西班牙資本外流資料的巨大不确定性。
更具體地說，我們的基線流出率系列和由提供的個人外流觀是4.7個百分點。可用資料在中列出。
誤差項是針對每個觀察值單獨繪制的，即中顯示的每個組成子周期。然後，基于每個子周期的目前随機抽取組，進行插值的計算。
由于未登記的貨物，運輸損失資料具有不确定性。私人财富在抵達西班牙時被征稅，是以存在走私動機。由收集的資料表明，平均而言，走私在16世紀占注冊裝運量的30%，在17世紀占67%，在18世紀占47%。
走私率的标準偏差達到7個百分點(基于17世紀的27次觀察是以，我們将每次運輸損失的走私率乘以一個以1為中心的正态分布标量，标準差為7%。我們為每個損失事件單獨繪制這個标量。美國貴金屬産量不确定性的主要來源與未注冊的産量有關。提供了這個主題的詳細讨論和可用的資料。
為了說明未注冊生産帶來的不确定性，我們将美國生産資料(包括非法生産的平均估計值)乘以一個正态分布的誤差标量，其标準偏差反映了不同生産系列之間的差異。特别是，我們将1640年之前和1720年之後的誤差标量的标準差設定為10%。
在1640年至1720年期間，我們采用了15%的較高标準偏差，以反映這一時期未注冊生産量的較高不确定性。
這些特定時期的标準偏差通過以下方式反映生産系列之間的差異，其中包括非法生産，以及我們的基線生産系列，該系列通過以下方式将非法生産的估計數添加到全面的官方生産資料中誤差标量繪制在1492年至1639年、1640年至1720年和1721年至1810年這三個子周期中是獨立的。
關于歐洲貴金屬産量，估計由已被後來的許多文獻所接受隻有1600年以前的資料被大幅向上修正了。然而，文獻中這種差異的缺乏不能被解釋為歐洲産量資料的不确定性。是以，我們将歐洲産量資料乘以一個誤差标量，其标準偏差為10%，平均值為1。
參考文獻
《資料和代碼:西班牙貨币供應的重建》