移动平均模型（Moving Average Model），简称MA模型，属于平稳时间序列的 基础模型。MA(q) 模型重要性质有自相关系数（ACF）q阶截尾，偏自相关系数（PACF）拖 尾。故选B。

正确答案是：D: 自相关系数的拖尾阶数。

在时间序列分析中，MA(q) 模型代表移动平均模型（Moving Average model），其中 q 表示模型中滞后项的阶数。具体来说，MA(q) 模型是通过 q 个滞后误差项的线性组合来表示当前值的。

专业分析如下：

- **MA(q) 模型**：MA(q) 模型的形式为：
\[
X_t = \mu + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_{t-1} + \theta_2 \epsilon_{t-2} + \ldots + \theta_q \epsilon_{t-q}
\]
其中，\(X_t\) 是时间序列的当前值，\(\mu\) 是常数项，\(\epsilon_t\) 是白噪声误差项，\(\theta_1, \theta_2, \ldots, \theta_q\) 是模型参数。

- **自相关系数的拖尾阶数**：在 MA(q) 模型中，自相关函数（ACF）在滞后 q 之后会截尾，即在滞后 q 之后的自相关系数为零。这意味着自相关系数只在滞后 q 以内是显著的，而在滞后 q 之后变为零。因此，q 表示自相关系数显著的最大滞后阶数。

- **其他选项的解释**：
- A: 差分的阶数：这是差分序列模型（如 ARIMA 模型）中的一个概念，与 MA 模型无关。
- B: 自相关系数的截尾阶数：这个选项的描述与 D 类似，但用词不准确。正确的说法应该是“拖尾阶数”。
- C: 偏自相关系数的拖尾阶数：这是自回归模型（AR 模型）中的一个概念，与 MA 模型无关。

综上所述，MA(q) 模型中的 q 表示自相关系数的拖尾阶数，因此正确答案是 D。