A existência de efeitos de “transbordamento”, como o impacto do preço de uma unidade residencial no preço de seus vizinhos adjacentes, caracteriza a chamada “dependência espacial”. Uma forma de se levar em conta a dependência espacial é especificar modelos de defasagem espacial nos quais se supõe que uma variável espacialmente defasada explica, pelo menos parcialmente, a variação da variável dependente original. A maioria dos estudos fixa a priori os parâmetros utilizados na construção da matriz de pesos espaciais que serve de operador da defasagem espacial. Em contraste, este trabalho não pressupõe qualquer valor a priori para os parâmetros da matriz de pesos espaciais na estimação de efeitos de transbordamento. Nós adotamos uma abordagem de máxima verossimilhança clássica e um procedimento bayesiano, Sampling–Importance–Resampling (SIR), para estimar os pesos da matriz e a significância da dependência espacial. Utilizamos dados de unidades residenciais da cidade de Belo Horizonte, e comparamos os resultados obtidos com o procedimento desenvolvido com aqueles derivados a partir da fixação a priori dos pesos espaciais. A análise mostra que a função de verossimilhança tem um pico bem definido, e o parâmetro de decaimento estimado é bastante diverso dos valores prefixados usualmente adotados na literatura empírica, como o decaimento “tudo-ou-nada” dentro da distância crítica ou o uso do “inverso da distância”.