住宅价格问题近年来备受人们关注,其关系到国计民生,人们对其研究也源源不绝从未间断。考虑到住宅作为一种异质商品,基于价格特征法来对住宅价格进行分析的研究结果层出不穷。近年来随着分位数回归理论的成熟,人们自然将其引入到住宅价格的分析当中,并取得了一定的成果。但在这些研究中很少有考虑到住宅样本间的空间相关性,本文试图构建空间分位数回归模型来对住宅价格进行研究。基于两种空间分位数回归模型:空间自回归分位数模型以及条件参数分位数模型,以长沙的二手房成交数据为样本,本文对长沙的二手住宅成交价格进行了特征价格法分析,分析过程当中比对了两种计量模型的优缺点,并且在此基础上编制了长沙市的二手住宅价格指数。模型建立过程中详细分析了不同距离函数、核函数以及窗口大小对估计结果的影响。在结果展示部分,通过可视化的形式将结果直观的展示在了实际地图上。研究发现,对比普通分位数模型,空间分位数回归模型由于考虑到了观测点在地理上的相关性,因此对数据的拟合效果更好,其更加敏感的捕捉到了非正态总体分布中的尾部特征。对比基于全局空间相关性的空间自回归模型,条件参数模型可以反映出住宅特征对不同地域的住宅价格的影响存在的差异性。另一方面,不同特征对房屋价格的影响在不同分位数下是不同的,不同地区的二手房产价格分布存在明显的不同。通过时间哑元法构建的长沙市二手住宅价格指数明确的反映出了长沙市在2016年下半年的房市迅速上涨现象,政府应该防范住宅价格的过快增长,抑制投机者的投机行为。