在时间序列分析中，AR(p)模型，即自回归模型，是一种用自身滞后值来预测未来值的模型。对于AR(p)模型中的“p”参数，意味着在预测时考虑了多达p个滞后期的值。

### 正确答案：D: 时间序列的偏相关系数是p阶拖尾的

#### 解析：

- **自相关函数（ACF）和偏相关函数（PACF）**：
- **自相关函数（ACF）**：用于测量时间序列与其自身滞后值之间的相关性。对于AR(p)模型，ACF通常是拖尾的。
- **偏相关函数（PACF）**：用于测量时间序列与其自身滞后值之间的相关性，去掉中间的滞后影响。对于AR(p)模型，PACF在滞后p阶截尾。

#### 特征对比：

| 特征 | AR(p)模型 |
|------------------|---------------------------------|
| 自相关函数（ACF）| 拖尾 |
| 偏相关函数（PACF）| p阶截尾 |

### 详细分析：

1. **AR(p)模型定义**：
- 形式化表示：\( X_t = c + \phi_1X_{t-1} + \phi_2X_{t-2} + \ldots + \phi_pX_{t-p} + \epsilon_t \)
- 其中，\( \epsilon_t \) 是白噪声，\( \phi_1, \phi_2, \ldots, \phi_p \) 是模型参数。

2. **自相关与偏相关**：
- **自相关（ACF）**：由于所有滞后期的影响，所以ACF通常拖尾。
- **偏相关（PACF）**：由于仅保留特定滞后期的直接影响，AR(p)模型的PACF将在p阶截尾，因为在p阶及之后，偏相关系数为零。

通过理解ACF和PACF的行为，可以更好地识别AR(p)模型及其参数化过程。希望这能帮助你更好地理解 AR(p) 模型特性！