平行趋势检验中，如果政策实施前后的所有期系数都被遗漏（omitted），可能意味着模型设定存在问题或者数据不足以捕捉到政策的影响。为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1. 检查模型：确保你的回归模型正确地包含了时间趋势项和政策指示变量。例如，你可以使用差分因式移动平均（DID）方法，添加交互项来比较政策实施前后的变化。
2. 增加时间点：如果数据量不足，尝试收集更多政策实施前后的时期数据，以增强模型对趋势的估计能力。
3. 检查异方差性：可能存在异方差性导致某些系数未被显著估计。可以使用加权最小二乘法（WLS）或者其他方法来处理。
4. 分段回归：如果政策影响并非立即显现，可能需要分段考虑时间趋势，比如在政策实施后的一段时间内观察其逐步影响。
5. 使用其他方法：除了DID，还有RDD（Regression Discontinuity Design）和IV（Instrumental Variables）等方法，视情况选择更合适的分析策略。
最后，确保你的数据质量和假设条件符合进行平行趋势检验的前提，这样才能得到有效的结果。如果问题依然存在，可能需要重新审视研究设计或者寻找其他解释政策影响的途径。
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