В статье рассматривается подход к прогнозированию торговых потоков российской нефтяной отрасли с помощью графовой нейросетевой модели (GNN) в условиях международных санкций. В качестве факторов, определяющих объем торговых потоков, среди прочего рассматриваются классические факторы из гравитационной модели международной торговли, включая ВВП и многостороннее сопротивление. Архитектура предложенной графовой нейросетевой модели включает два сверточных слоя и многослойный перцептрон. Для калибровки модели используются данные Comtrade о глобальных торговых потоках нефти и нефтепродуктов, в том числе показатели «зеркальной» таможенной статистики для РФ, агрегированные до полугодовых интервалов за период 2015–2023 гг. Построены оценки прогнозных свойств предложенной графовой нейросетевой модели: определено, что для рынка российских нефтепродуктов точность прогнозов выше, чем для рынка сырой нефти, а более точные прогнозы на основе GNN-модели, использующей гравитационные факторы торговли, получены для стран, в отношении которых санкции не применялись. Смоделированы последствия гипотетического усиления режима вторичных санкций для глобальной нефтяной отрасли на период до конца 2025 г