房屋价格指数作为房地产价格变动情况的指示器，在房产经济研究领域发挥着独到的作用，它是反映国民经济运行情况的重要指标，是市场研究和宏观调控的重要依据，是房地产业界人士和所有关注国民经济人士的需求。　　尤其是近几年中国新建住宅的价格居高不下且持续上涨，形势严峻。而国内发布的房价指数与人们的真实感受存在较大的偏差，因此与CPI和GDP等宏观经济指标相比，房屋的价格更是受到广大群众特别是年轻群体的关注，牵动着社会和媒体的神经，开展相关研究具有重要的现实社会意义。　　本文基于商业银行按揭房贷数据，首先选取特征价格法作为房价指数的计算方法进行探讨，在此基础上，提出了空间自相关的倾向值分析方法，即考虑时间、空间对价格的影响和倾向值匹配方法，来减少样本之间的差异性，改善回归过程中出现的问题。　　再次，根据由空间自相关的倾向值分析方法得到的启示，研究了区域和房型等因素的随机效应、时间（月）的固定效应的房价指数模型（简称ME模型）。　　接着，由前两个主要研究思路，提出了房价指数的自回归混合效应模型（简称AR模型），并用襄阳2012年的房贷数据进行实际计算，将AR模型与ME模型的结果进行了比较研究。　　最后，总结本文的创新之处并根据房价指数编制方法的评价标准得出AR模型较优的结论。