利用销售价格、销售时间和地点（邮政编码）等信息，提出了预测个人房价和构建房价指数的统计模型。该模型由固定时间效应和随机邮政编码效应以及自回归分量组成。前两个部分适用于所有房屋销售，而后一个部分仅适用于反复销售的房屋。时间效应可以转换为房价指数。为了评估提出的模型和得出的指数，对1985年7月至2004年9月美国20个大都市地区的单户住宅销售进行了分析。该模型的预测能力优于基准的S&P/Case–Shiller模型（重复销售模型）和传统的混合效应模型。最后，加利福尼亚州洛杉矶市被用来说明历史上住房市场的低迷。