Los expectiles se introdujeron en estadísticas hace aproximadamente 40 años, pero han ganado un interés renovado debido a su relevancia en la gestión del riesgo financiero. En particular, la crisis financiera global de 2007-2009 resaltó la necesidad de herramientas de evaluación de riesgos más sólidas, lo que llevó a la adopción de métodos de inferencia para los expectiles. Aunque los resultados de inferencia asintótica de primer orden para los expectiles están bien establecidos, los resultados asintóticos de orden superior siguen estando poco desarrollados. Este estudio tiene como objetivo llenar ese vacío al derivar resultados asintóticos de orden superior para los expectiles, mejorando en última instancia la precisión de los intervalos de confianza. El documento describe la derivación de la expansión de Edgeworth tanto para las versiones estandarizadas como estudentizadas del estimador basado en núcleo del expectil, utilizando resultados de desviación grande en -estadísticas. La expansión luego se invierte para construir intervalos de confianza más precisos para el expectil. Estos resultados teóricos se aplicaron a tamaños de muestra moderados que van desde 20 hasta 200. Para demostrar las ventajas de esta metodología, se presenta un ejemplo de gestión de riesgos. Los intervalos de confianza mejorados superaron consistentemente a los basados en la aproximación normal de primer orden. La metodología introducida en este documento también se puede extender a otros contextos.