Con la creciente disponibilidad de grandes volúmenes de datos sobre viviendas en el espacio-tiempo, la delimitación de submercados de vivienda en el espacio-tiempo es de interés para agentes inmobiliarios, compradores de viviendas, responsables de políticas urbanas e investigadores espaciales, entre otros. Los submercados de vivienda adecuadamente delimitados pueden ayudar a fomentar el monitoreo de submercados y el desarrollo de políticas de vivienda. Aunque a menudo se espera que los submercados representen áreas con características similares de casas, vecindarios y comodidades, delimitar áreas contiguas espacialmente con prácticamente ninguna área pequeña fragmentada sigue siendo un desafío. Además, los submercados de vivienda pueden cambiar potencialmente con el tiempo junto con transformaciones urbanas concomitantes, como la expansión urbana, la gentrificación y las mejoras en la infraestructura, incluso en grandes áreas metropolitanas, lo que puede complicar la delimitación de submercados con datos de largos períodos de tiempo. Este estudio propone un nuevo método para integrar un modelo de efectos aleatorios con enfoques impulsados por datos espacialmente restringidos con el fin de identificar submercados de vivienda en el espacio-tiempo estables y confiables, en lugar de sus cambios dinámicos. Se espera que esta especificación del modelo de efectos aleatorios capture patrones espaciales invariables en el tiempo, lo que puede ayudar a identificar submercados estables a lo largo del tiempo. Destaca dos enfoques impulsados por datos espacialmente restringidos, ClustGeo y REDCAP, que funcionan igualmente bien y producen estructuras de submercados de vivienda en el espacio-tiempo similares. Este método propuesto se utiliza para un estudio de caso del Condado de Franklin, Ohio, utilizando 19 años de datos de transacciones de casas privadas en el espacio-tiempo (2001-2019). Un análisis comparativo utilizando un modelo hedónico demuestra que los submercados resultantes generados por el método propuesto tienen un mejor desempeño que los populares creadores de submercados alternativos en términos de rendimiento del modelo y predicciones de precios de viviendas. Una delimitación mejorada de la vivienda en el espacio-tiempo puede proporcionar una forma de comprender mejor las sofisticadas estructuras del mercado de vivienda y ayudar a mejorar su modelado y políticas de vivienda. Este documento contribuye a la literatura sobre delimitaciones de submercados de vivienda en el espacio-tiempo con enfoques mejorados para generar de manera efectiva submercados de vivienda restringidos espacialmente utilizando métodos impulsados por datos.