Spatial heterogeneity, spatial dependence and spatial scale constitute key features of spatial analysis of housing markets. However, the common practice of modelling spatial dependence as being generated by spatial interactions through a known spatial weights matrix is often not satisfactory. While existing estimators of spatial weights matrices are based on repeat sales or panel data, this paper takes the approach to a cross-section setting. Specifically, based on an a priori definition of housing submarkets and the assumption of a multifactor model, we develop maximum likelihood methodology to estimate hedonic models that facilitate understanding of both spatial heterogeneity and spatial interactions. The methodology, based on statistical orthogonal factor analysis, applied to the urban housing market of Aveiro (Portugal) at two different spatial scales, provides exciting inferences on the spatial structure of the housing market. RÉSUMÉ L'hétérogénéité spatiale, la dépendance spatiale et l’échelle spatiale sont des caractéristiques clé de l'analyse spatiale dans les marchés de l'immobilier. Toutefois, la pratique habituelle de la modélisation de la dépendance spatiale comme étant le résultat d'interactions spatiales par le biais d'une matrice de poids spatiaux n'est souvent pas satisfaisante. Alors que les estimateurs existants des matrices de poids spatiaux sont basés sur des données de panel ou des ventes répétées, la présente communication adopte le principe d'un cadre transversal. Plus spécifiquement, sur la base d'une définition à priori des sub-marchés de l'immobilier, et de l'hypothèse d'un modèle multifactoriel, nous créons une méthodologie de probabilité maximale pour estimer des modèles hédoniques qui facilitent les connaissances de l'hétérogénéité spatiale et des interactions spatiales. Cette méthodologie, basée sur une analyse des facteurs orthogonaux, appliquée au secteur de l'immobilier urbain à Aveiro (Portugal) à deux échelles spatiales différentes, fournit des inférences excitantes en ce qui concerne la structure spatiale du secteur de l'immobilier. EXTRACTO La heterogeneidad, dependencia y escala espaciales constituyen características clave del análisis espacial de los mercados de la vivienda. No obstante, la práctica común de modelar la dependencia espacial como algo generado por interacciones espaciales a través de una matriz conocida de pesos espaciales, a menudo, no es satisfactoria. Aunque los estimadores existentes de matrices de pesos espaciales se basan en ventas repetidas o datos de panel, este estudio lleva el planteamiento a un marco de corte transversal. Específicamente, basados en una definición a priori de los submercados de la vivienda y en la presuposición de un modelo de múltiples factores, desarrollamos una metodología de probabilidad máxima para estimar modelos hedónicos, que facilita la comprensión de la heterogeneidad espacial y las interacciones espaciales. La metodología, basada en el análisis estadístico de factores ortogonales y aplicada al mercado de la vivienda urbana de Aveiro (Portugal) en dos escalas espaciales diferentes, proporciona interesantes inferencias sobre la estructura espacial del mercado de la vivienda.