Se desarrollan métodos asintóticos de orden superior para modelos no lineales con parámetros de interferencia. Permitimos tanto estimadores de un paso, en los que los parámetros de interferencia y de interés se estiman conjuntamente; como estimadores de dos pasos (o iterados), en los que primero se estiman los parámetros de interferencia. Las propiedades de los primeros, aunque en principio más simples de conceptualizar, son más difíciles de establecer explícitamente. Los estimadores iterados permiten una variedad de escenarios. Los resultados indican cuándo se deben tener en cuenta consideraciones de segundo orden al realizar inferencias con estimadores de dos pasos. Los resultados en el documento logran tres objetivos: (i) proporcionar métodos más simples para derivar momentos de orden superior cuando están presentes los parámetros de interferencia; (ii) indicar de manera más explícita las fuentes de desviaciones de las distribuciones muestrales de los estimadores respecto a las dadas por la teoría asintótica de primer orden estándar; y, a su vez, (iii) indicar en qué situaciones se deben realizar correcciones (ya sea de forma analítica o mediante un método de remuestreo como el bootstrap o jackknife) al realizar inferencias. Ilustramos utilizando varios ejemplos populares en econometría. También proporcionamos un ejemplo numérico que destaca cómo una simple corrección de sesgo analítica puede mejorar las inferencias.