1990년대 거시계량모형과 CGE 모형이 개별적으로 발전하였으나 최근 DB의 발전과 IT 소프트웨어의 발전으로 모형과 융합이 발전하고 있다(Ciupagea, 2010). 거시계량모형은 복잡화된 모형을 다루기 어렵고 특히, 지역별, 기관별, 정책영역을 다양화하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이는 사용가능한 데이터의 활용의 어려움과 모형구성의 복잡성에 기인한 것으로, 특정계수들을 추정하기 위한 시계열 자료가 충분하지 못하여 모형구성에 있어서 예측의 정합성을 담보하기 어려운 제한조건들이 존재하기 때문이다. CGE 모형은 복잡성으로 인하여 정부정책의 효과경로를 파악하기 어렵고 모형구성 등의 운용자체가 쉽지 않으며 미래예측과 시나리오 구성에 있어서 상당한 에러를 내포하기 쉽다는 단점을 안고 있다. 이는 복잡한 모형구성에 비해서 패러미터 추정의 정합성 확보가 어렵고 상당히 높은 가정을 바탕으로 모형이 구성되는데 기인한다.
최근 기술의 발전으로 거시계량모형과 CGE 모형이 융합하여 발전한다. 거시계량모형은 사용가능 데이터 활용과 모형구성에 어려움에 단점이 있었고, CGE 모형은 복잡한 구성에 비해 상대적으로 정합성 확보가 어렵다는 것에 단점이 있었다.