PRIIP analysis: 9.20% p.a. barrier reverse convertible in EUR on Lufthansa (2024-2026)

Abstract

This study presents an in-depth quantitative analysis of a “9.20% P.A. Barrier Reverse Convertible in EUR on Lufthansa”, focusing on valuation, performance under varying market conditions, and investor suitability. The analysis begins with a brief decomposition of the product, outlining its key features, advantages, disadvantages, and embedded risks. To assess performance, a dual-model approach is employed: the Binomial Tree model captures early redemption logic with increasing accuracy as time-step granularity improves, while the Monte Carlo Simulation, enhanced with a GARCH (1,1) volatility model, incorporates time-varying volatility and better reflects market behavior. A rolling historical issuance analysis over a two-year period evaluates how changing market conditions affect expected value, capital loss risk, and coupon probability. The findings show that favorable issuance timing enhances expected returns and increases the likelihood of early redemption, while high volatility increases downside risk. Additionally, the comparison between simulation-based valuations and actual market prices suggests possible mispricings that could present investment opportunities. Overall, the research highlights the importance of dynamically volatility modeling and reinforces the role of advanced quantitative methods in understanding and pricing complex structured products.

Este estudo apresenta uma análise quantitativa aprofundada de um “9.20% P.A. Barrier Reverse Convertible in EUR on Lufthansa”, com foco na avaliação do produto, no seu desempenho sob diferentes condições de mercado e na adequação ao perfil do investidor. A análise começa com uma breve decomposição do produto, destacando as suas principais características, vantagens, desvantagens e riscos embutidos. Para avaliar o desempenho, é utilizada uma abordagem de modelação dupla: o Modelo de Árvore Binomial capta a lógica de resgate antecipado com maior precisão à medida que a granularidade temporal aumenta, enquanto a Simulação de Monte Carlo, aprimorada com um modelo de volatilidade GARCH (1,1), incorpora volatilidade variável no tempo, refletindo de forma mais realista o comportamento do mercado. Uma análise histórica de emissões ao longo de dois anos avalia como as mudanças nas condições de mercado afetam o valor esperado, o risco de perda de capital e a probabilidade de recebimento dos cupões. Os resultados mostram que um momento favorável de emissão melhora os retornos esperados e aumenta a probabilidade de reembolso antecipado, enquanto períodos de elevada volatilidade elevam o risco de perdas. Adicionalmente, a comparação entre os valores obtidos por simulação e os preços reais de mercado sugere possíveis desvalorizações, que podem representar oportunidades de investimento. No geral, o estudo destaca a importância da modelação dinâmica da volatilidade e reforça o papel dos métodos quantitativos avançados na compreensão e avaliação de produtos estruturados complexos.