自回归模型（Auto Regression Model），简称AR模型，属于平稳时间序列的基 础模型。AR(p) 模型的重要性质有自相关系数（ACF）拖尾，偏自相关系数（PACF）p阶截 尾。故选C。

在时间序列分析中，AR(p) 模型指的是自回归模型，其中的 p 代表的是模型的阶数。具体来说，p 是模型中使用的过去值的数量，即滞后项的数量。

正确答案是：C: 偏自相关系数的截尾阶数

### 分析：
1. **AR(p) 模型定义**：
- AR(p) 模型的形式为：\[ X_t = c + \phi_1 X_{t-1} + \phi_2 X_{t-2} + ... + \phi_p X_{t-p} + \epsilon_t \]
- 其中，\( X_t \) 是时间序列的当前值，\( \phi_i \) 是模型参数，\( \epsilon_t \) 是白噪声项。

2. **偏自相关系数**：
- 偏自相关系数是指在去除中间变量的影响后，两个变量之间的相关性。在 AR(p) 模型中，偏自相关系数在滞后 p 之后截尾，即在滞后 p 之后，偏自相关系数为零。

3. **选项分析**：
- A: 差分的阶数——差分的阶数通常与差分过程（如 ARIMA 模型）相关，不适用于纯 AR 模型。
- B: 自相关系数的截尾阶数——自相关系数在 AR 模型中通常是拖尾的，不是截尾的。
- C: 偏自相关系数的截尾阶数——正确。AR(p) 模型的特征是偏自相关系数在滞后 p 之后截尾。
- D: 自相关系数的拖尾阶数——自相关系数在 AR 模型中通常是拖尾的，但这不是 p 的定义。

因此，AR(p) 模型中的 p 是偏自相关系数的截尾阶数。