时间序列中的MA(q)模型，即移动平均模型，是指时间序列的自相关系数是q阶截尾的。因此，正确答案是：

A: 时间序列的自相关系数是q阶截尾的

### 专业分析

在时间序列分析中，模型通常用于捕捉数据中的依赖结构。MA(q)模型的特点可以从以下几个方面进行分析：

1. **定义**：
- MA(q)模型是基于当前和有限个过去的随机误差项来描述时间序列的。
- 该模型形式化为：
\[ X_t = \mu + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_{t-1} + \cdots + \theta_q \epsilon_{t-q} \]
其中，\( \epsilon_t \) 是白噪声，\( \theta_1, \theta_2, \dots, \theta_q \) 是模型参数。

2. **自相关性**：
- 在MA(q)模型中，自相关函数 (ACF) 在滞后期 \( q \) 后截尾，即在滞后期不超过 \( q \) 时有显著值，而在超过 \( q \) 的滞后期逐渐趋近于零。
- 这种行为使得MA模型非常适合用于建模序列中的短期依赖性。

3. **偏相关性**：
- 相较于自相关函数，偏相关函数 (PACF) 在MA(q)模型中并不表现出截尾，而是指数衰减或呈现复杂的模式。

通过识别时间序列数据的自相关函数，可以帮助决定采用合适的MA模型阶数 \( q \)。这种特性使MA模型在捕捉金融数据、经济数据中短期冲击时非常有用。如果你在实际分析中发现自相关函数在特定的滞后期截尾，有可能暗示一个合适的MA模型结构。