长久以来，不动产市场为空间时间模式化及分析，提供了有效的应用范围；而房屋价格不仅倾向与空间相关，亦与时间相关，则是众所皆知的事。在空间面向上，相互比邻的不动产，因为具有类似的特徵，而倾向拥有相似的价值，但房屋价格则因特徵的差异，在空间上倾向彼此不同。在时间面向上，当前的房屋价格，倾向根据历年来的不动产价值；而在空间—时间面向上，作为当前价格基础的不动产，则倾向具有空间邻近性。但至今的住宅价格研究，多半仅採取空间或时间的视角；相对而言，显少有研究投注于空间及时间效应共存的状态。本研究运用苏格兰法夫中，十年（2003–2012）的房市价格数据，应用混合模型方法——半参数地理加权迴归（GWR）——来探讨、模式化并分析房屋价格与相关决定因素之间的关係之空间时间变异。本研究证实，混合模型技术，透过考量全球与在地尺度的空间时间关係，因此相较于标准方法而言，在预测房屋价格上能获得更佳的结果。

Desde hace mucho tiempo el mercado de bienes raíces ha sido una activa área de aplicación del modelado y análisis espacial-temporal, y es bien sabido que los precios de los inmuebles tienden a estar correlacionados no solo espacial sino temporalmente. En la dimensión espacial, las propiedades próximas tienden a tener valores similares porque comparten características similares, pero el precio de las casas tiende a variar a través del espacio debido a diferencias en tales características. En la dimensión temporal, los precios actuales de las casas tienden a basarse en los valores de la propiedad en años anteriores, y en la dimensión espacial-temporal, las propiedades en las que se basan los precios actuales tienden a estar en una cercana proximidad espacial. Hasta el momento, sin embargo, la mayor parte de la investigación sobre precios de la vivienda ha adoptado, o una perspectiva espacial, o una temporal; relativamente muy poco esfuerzo se le ha dedicado a situaciones donde coexistan los efectos espaciales y temporales. Utilizando datos de precios de las casas en diez años en Fife, Escocia (2003–2012), esta investigación aplica un modelo de aproximación mixta, la regresión geográficamente ponderada semiparamétrica (GWR), para explorar, modelar y analizar las variaciones espaciotemporales en las relaciones entre precios de las casas y los determinantes asociados. El estudio demuestra que la técnica de modelado mixta da mejores resultados que los enfoques estándar de predicción de precios de los inmuebles, al tomar en cuenta las relaciones espaciotemporales, tanto a escalas globales como locales.