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Cet article a pour objet l’investigation des modèles empiriques de taux d’intérêt decourt terme sur données américaines. Il utilise une combinaison de méthodes classiques nonparamétriques et de méthodes bayésiennes paramétriques. La forme des fonctions de dérive etde volatilité du modèle discrétisé est tout d’abord examinée au moyen d’une analyse nonparamétrique préliminaire. Le texte développe ensuite une méthode bayésienne de choix demodèles qui est basée sur la capacité d’un modèle à minimiser la distance de Hellinger entrela densité prédictive a posteriori du modèlediscrétisé et la densité de l’échantillon observé. Une discrétisation du modèle en tempscontinu est estimée en utilisant différentes variantes paramétriques allant du modèle àvariance constante jusqu’à différents types de modèles de switching suggérés par l’analyse non paramétrique préliminaire.This paper investigates empirical models of the US short term interest rate. It makeuse of a combination of classical non-parametric methods and of parametric bayesian methods.In a first step, it investigates the shape of drift and volatility functions using nonparametric tools. The paper then develops a bayesian approach to model selection based onthe minimisation of the Hellinger distance between the posterior predictive density of adiscretised model and a non-parametric estimation of the data density. A discretisation ofvarious parametric formulations are then estimated, ranging between constant elasticity ofvariance to switching regimes

Modélisation bayésienne non linéaire du taux d’intérêt de court terme américain : l’aide des outils non paramétriques