이 연구는 다양한 주택가격 추정모형의 예측력을 비교하여 예측에서 더 적합한 모형을 선정하고자 한다. 이를 위해 2014년 기준 서울시 아파트 1,991개 건물의 평균 주택매매가격을 대상으로 최소자승법(Ordinary Least Square, OLS), 공간시차모형(Spatial Lag Model, SLM), 공간오차모형(Spatial Error Model, SEM), 지리적 가중회귀모형(Geographically Weighted Regression, GWR), 지리적 가법모형(Geographically Generalized additive model, GGAM) 등 주택가격모형을 추정하고, 주택의 실제가격과 모형을 통한 추정가격을 이용한 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 도출하여 예측력을 비교하였다. 이 연구에서는 좌표 및 연속형 변수의 비선형성을 고려할 수 있는 지리적 가법모형을 도입하는데 초점을 두었다. 분석 결과, 지리적 가법모형 또한 공간자기상관을 감안한 공간계량경제모형과 함께 주택가격 예측에 있어 활용될 수 있을 것으로 분석되었다. 따라서 향후 주택가격의 예측력을 더욱 높이기 위해서는 공간자기상관 구조와 연속형 변수의 비선형 구조를 동시에 반영한 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.