拖尾和截尾是時間序列分析中的概念，用於描述自相關函式(ACF)或偏自相關函式(PACF)的性質。
拖尾是指自相關係數或偏自相關係數逐漸減小，而不是在某個點後突然變為0。這種減小通常是平滑的，不是突然的。截尾則是指自相關係數或偏自相關函式在某個點後變為0，即它們在達到某個點後突然結束，不再有後續的值。
在時間序列分析中，特別是對於自回歸(AR)、移動平均(MA)和自回歸移動平均(ARMA)模型，拖尾和截尾的特性對於模型的識別和選擇很重要。例如，p階自回歸(AR(p))模型通常具有截尾的偏自相關函式(PACF)，而q階移動平均(MA(q))模型則具有截尾的自相關函式(ACF)。相反，自回歸(AR)模型的ACF和移動平均(MA)模型的PACF則表現為拖尾。