Выявление и измерение взаимозависимостей на рынке жилья является одним из ключевых вопросов, исследуемых эконометрическими методами. По сравнению с традиционными методами, географически взвешенная регрессия расширяет понимание того, как принадлежность единицы совокупности к конкретным географическим координатам влияет на зависимость между регрессорами и ценой на недвижимость. В связи с этим целью данного исследования явился анализ пространственных различий на цену однокомнатных квартир, представленных на вторичном рынке жилья г. Оренбурга. Методы. В работе были использованы метод кластерного анализа, графический метод, дисперсионный анализ, классическая регрессионная модель и географически взвешенная регрессия. Результаты. Оценка параметров глобальной (общей) модели методом наименьших квадратов (МНК) и географически взвешенной регрессией (ГВР), показало, что ГВР имеет лучшую подгонку и служит доказательством пространственной дифференциации коэффициентов регрессии. Выводы. При моделировании цены однокомнатной квартиры следует отдать предпочтение географически взвешенной регрессии, поскольку в ней оцениваются коэффициенты регрессии для каждого объекта совокупности и, следовательно, отражаются географические различия в зависимостях, что трудно отобразить уравнением общей регрессии.