Con el fin de poder determinar las características de una troza no podada de Pinus radiata que determinan el valor residual de ésta, se analizaron cuarenta trozas de pino radiata de un rodal de 34 años perteneciente a un predio del CEFOR, ubicado en la salida norte de Valdivia. En primer lugar se determinaron las características internas y externas de las trozas: diámetro, largo, relación Lvol/Cvol, potencial de conversión, índice de rama e índice de largo de internudo. Posteriormente se determinaron los volúmenes aserrados total y por producto (Moulding, Shop 1, Shop 2, Shop 3, Finger y Finger out). Con esta información se procedió a analizar la relación entre las distintas características de la troza y el volumen aserrado, siendo el diámetro menor, el diámetro a 1,3 m desde la base de la troza y el potencial de conversión las variables que mejor explican el volumen aserrado total. Finalmente se construyeron modelos de regresión múltiples para la estimación del valor residual de las trozas (US$/m3), en función de las características de las trozas. Se concluyó que las características que mejor determinan el valor residual de una troza no podada son el diámetro a 1,3 m y el índice de largo de internudo.Fourty (40) non pruned logs from a 34 year old stand of Radiata pine were analized to determinate wich characteristics deteminate the residual value of logs. The stand belongs to CEFOR, and is located north of Valdivia. The internal and external characteristics were determinated through log diameter, log length, relationship between Lvol/Cvol, conversion rate potential (CP), branch index and internode length index. Then the sawn wood volumes were determinated by product (moulding, shop 1, shop 2, shop 3 finger y finger out). With the information captured above, the relationship between the log characteristics and the sawn volume was analized. Tha variables that had the best correlation with the volume of sawn wood where: the minor diameter, the DBH of logs (diameter at breast height) and the conversion rate potential. Multiple regression models were built to estimate de residual value of logs (US$/m3), depending on the logs characterístics. Conclusions show that a non pruned log’s residual value is mainly influenced by DBH and internode length index.