经济预测离不开大量的数据支持。在职博士研究生报名者应具备准确收集相关经济数据的能力。例如，在宏观经济预测方面，需要从国家统计部门、金融机构等多渠道获取数据，像GDP数据、通货膨胀率数据等。准确收集数据是第一步，而更重要的是对数据进行深入分析。

数据的分析包括对数据的整理和挖掘。对于杂乱无章的数据，要能够通过合适的统计方法进行整理，如将不同来源的数据进行标准化处理。挖掘数据背后的潜在关系也很关键，例如通过相关性分析找出经济变量之间的关联，像利率和投资之间可能存在的反向关系等。这有助于在经济预测中把握关键因素。

二、趋势把握能力

在经济预测中，把握经济发展趋势是核心能力之一。首先要能从长期历史数据中洞察趋势。以世界经济发展为例，从过去几十年的发展历程中可以看到全球化进程对各国经济结构的影响趋势。这种长期趋势的把握能为预测提供宏观背景。

短期趋势的把握同样重要。例如在特定行业，如科技行业，其产品更新换代迅速，需要及时关注新技术的推出对行业发展趋势的影响。如人工智能技术的发展促使一些传统制造业企业向智能化转型，这一短期趋势会影响到相关企业的经济效益预测，进而影响整体经济预测。

三、风险评估能力

经济预测必须考虑风险因素。一方面是宏观经济风险的评估。例如全球经济危机可能带来的系统性风险，这种风险会影响各个国家和地区的经济发展。在职博士研究生报名者要能识别这种宏观风险对不同行业、不同企业的影响程度。

另一方面是微观层面的风险评估。比如企业自身的经营风险，包括财务风险、市场风险等。如果一个企业过度依赖单一市场或者单一产品，那么其面临的风险就比较大。在经济预测中要准确评估这些风险对企业经济效益以及未来发展的影响，从而做出更准确的经济预测。

四、模型构建与应用能力

构建合适的经济预测模型是非常重要的。首先要了解不同类型的经济模型，如计量经济模型、时间序列模型等。计量经济模型可以通过建立变量之间的回归关系来进行预测，而时间序列模型则侧重于根据历史数据的规律进行预测。

在实际应用中，要根据具体的预测对象和数据特点选择合适的模型。例如在预测股票市场价格时，可能需要综合运用多种模型，并且不断调整模型的参数以适应市场的变化。还要能够对模型的结果进行合理的解释和评估，判断模型的有效性和局限性。

在职博士研究生报名者在经济预测方面需要具备多方面的能力。从数据收集与分析、趋势把握、风险评估到模型构建与应用等能力都不可或缺。这些能力有助于准确地对经济现象进行预测，无论是在学术研究还是在实际的经济决策中都具有重要意义。对于未来的研究方向，随着经济环境的不断变化，如新兴技术的发展和全球经济格局的调整，这些能力也需要不断更新和完善，以适应更复杂的经济预测需求。