Este documento propone un modelo espacio-temporal para analizar la distribución espacio-temporal de los precios de las viviendas. El modelo consta de tres componentes: una función media global, un modelo autorregresivo de primer orden y un modelo espacial no estacionario. La función media global captura la tendencia espacial general, mientras que el modelo no estacionario representa la dependencia espacial entre distritos. El modelo autorregresivo tiene en cuenta la correlación temporal en los precios de las viviendas. La función media global se expresa como una combinación lineal de funciones base, y el modelo no estacionario combina funciones base con procesos estacionarios. Los parámetros del modelo se estiman utilizando un enfoque de mínimos cuadrados restringidos conocido como Lasso positivo, que permite la selección y estimación simultáneas de parámetros. El modelo se aplica a un conjunto de datos de precios de viviendas durante 23 meses en 45 distritos administrativos del norte de Taiwán, revelando estructuras no estacionarias en los datos de precios de las viviendas.